エクスプレス2020本 - 「因果推論原理：基本的な学習アルゴリズム」を共有

新しい本を詳細に因果推論の原理を説明オススメ、この本はちょうどリリース、必要とシークで友人早い2020年に出てきました。フィールドの限られた理解は、翻訳が正確ではない、希望は私を許して。

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フロンティアの概要

因果関係の推論（因果関係は）非常に興味深い研究課題です。ごく最近になって、数学的基礎の後ろに隠れて勉強し始めた、概念や問題の多くは、白熱した議論にまだあります。

この本は、過去十年間の因果関係の推論の開発の進捗状況のいくつかをまとめたものが、この問題に関する研究の時間は、例えば、はるかに長い10年以上で、かつ因果関係の推論に関する書籍を研究してきたが、パール・[ 2000、ならびに研究2009]、スピリットら[] Imbenとルービン【2015】包括的アプローチ。この本は、既存の仕事にこれらの二つの側面を補完したいと考えています。

まず、書籍、最も基本的で非現実的と考えられるかもしれない主な原因の推論サブ問題。これは、原因と結果の問題やニーズ分析システムが2つだけの観測が含まれています。過去10年間で、より詳細な研究のために、この問題の著者。ブックこの分野での作業のほとんどを終え、およびembed作者にしようとは、より大きな選択を調査因果推論の問題のために不可欠な背景であると考えています。最初のBINARY（二変数）例が有益があるかもしれませんが、各章の順序に従って、あなたは直接、多変量（多変量）のセクションを読み始めることができ、図を参照してください。

第二に、本書で提示ソリューションは、コンピューティング技術の分野では、機械学習や統計から来ています。もっと興味を持って中に貢献する、と推論因果かどうかを私たちはどのように機械学習を伝えることができるはずかの因果構造推論における著者の方法。実際には、我々は、開始点としてランダム実験の確率分布を記述しますが、最もよく理解することができ、機械学習の最も深遠な未解決の問題のいくつかのディストリビューションの背後にある因果構造を考慮していない場合。

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