因果推斷導論 俞奎 王浩 梁吉業 9787111731078 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:機械工業
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書名:因果推斷導論
ISBN:9787111731078
出版社:機械工業
著編譯者:俞奎 王浩 梁吉業
叢書名:人工智慧技術叢書
頁數:232
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1555752
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內容簡介

本書包括13章內容。第1章介紹了因果推斷的基本概念。第2章和第3章介紹了Rubin的潛在結果模型,包括潛在結果模型的基本概念、假設,以及因果效應估計方法。第4章介紹了Pearl結構因果模型框架下的do演算、因果貝葉斯網路、結構因果模型的基本概念。第5章介紹了混雜偏差的圖形化定義與識別、後門準則和前門準則。第6章介紹了圖形化定義的選擇偏差與計算方法。第7章和第8章分別介紹了反事實和中介效應。第9章介紹了圖形化定義的工具變數的基本概念和計算方法。第10∼12章介紹了從觀測數據中學習因果結構的基本概念與方法。第13章介紹了因果結構未知情形下的因果效應估計方法。

作者簡介

俞奎,合肥工業大學教授,博士生導師,安徽省人工智慧學會副理事長。2013年博士畢業於合肥工業大學,2013年至2018年分別在加拿大、澳大利亞全職從事科學研究工作。主要研究方向為因果推斷與可信學習,先後在/EEE TPAMI、/EEETKDE、KDD、ICML等國際重要學術期刊與頂級會議發表論文60餘篇。曾獲2014年中國計算機學會優秀博士學位論文獎。主持科技創新2030「新一代人工智慧」重大項目課題、子課題、國家自然科學基金面上項目多項。

目錄

推薦序
前言
符號表
第一部分 因果推斷基礎
第1章 因果關係推斷的基本概念
1 1 因果關係推斷
1 2 混雜與辛普森悖論
1 3 隨機對照試驗
1 4 數據驅動的因果推斷模型
1 5 圖模型
1 5 1 有向無環圖
1 5 2 最大祖先圖
1 6 貝葉斯網路
參考文獻
第二部分 Rubin潛在結果模型與因果效應
第2章 潛在結果模型與因果效應的概念
2 1 潛在結果模型的概念
2 1 1 潛在結果的定義
2 1 2 潛在結果模型
2 2 因果效應定義與假設
2 2 1 個體因果效應
2 2 2 平均因果效應
2 2 3 異質性因果效應
2 3 拓展閱讀
參考文獻
第3章 因果效應估計方法
3 1 匹配方法
3 1 1 選擇協變數
3 1 2 定義距離度量
3 1 3 選擇匹配演算法
3 1 4 評估匹配演算法
3 2 分層方法
3 3 重加權方法
3 3 1 樣本重加權
3 3 2 樣本和協變數重加權
3 4 表示學習方法
3 4 1 問題轉化
3 4 2 反事實回歸方法

第三部分 Pearl因果圖模型與方法
第四部分 因果結構學習方法
第五部分 因果結構未知情形下的因果效應估計
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