Graphical Models and Causal Discovery with Python
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Graphical Models and Causal Discovery with Python
100 Exercises for Building Logic
Suzuki, Joe
Springer Verlag, Singapore
04/2026
193
Mole
Inglês
9789819553075
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A Gentle Introduction to Causal Discovery.- Foundations of Probability and Statistics.- Graphical Models.- Testing Independence and Conditional Independence with Kernels.- The PC Algorithm.- LiNGAM.- Information Criteria and Marginal Likelihood.- Score-Based Structure Learning.
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Machine Learning;Graphical Model;Python;PGM;Probabilistic Graphical Model;Data Science;LiNGAM;Causal Discovery;Information Criteria
A Gentle Introduction to Causal Discovery.- Foundations of Probability and Statistics.- Graphical Models.- Testing Independence and Conditional Independence with Kernels.- The PC Algorithm.- LiNGAM.- Information Criteria and Marginal Likelihood.- Score-Based Structure Learning.
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