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商品簡介
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本書內容分為四章，第一章介紹了因果學習的預備知識，包括辛普森悖論、概率與統計的必要知識、因果學習所需要的數據結構-圖、結構因果模型等；第二章介紹因果學習的圖模型及應用，包括模型與數據的關係、圖模型中的幾種結構、模型測試與因果搜索等；第三章介紹因果學習中的干預，包括什麼是干預、干預作用的計算公式、前門準則、後門準則、條件干預、反概率加權、中介、線性系統中的因果推理等；第四章介紹了反事實及其應用，包括反事實的定義與計算、非確定性反事實、反事實的實際應用等。
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