Graphical Models and Causal Discovery with R
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Graphical Models and Causal Discovery with R
100 Exercises for Building Logic
Suzuki, Joe
Springer Verlag, Singapore
04/2026
199
Mole
Inglês
9789819542666
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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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Graphical Model;Causal Discovery;Machine Learning;Data Science;LiNGAM;Information Criteria;Probabilistic Graphical Model;R
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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