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Causal Inference for Data Science, Fachbücher von David Sweet, Alex Ruiz de VillaWenn Sie die Ursache eines Ereignisses kennen, können Sie dessen Ergebnis beeinflussen. Diese zugängliche Einführung in die kausale Inferenz zeigt Ihnen, wie Sie Kausalität bestimmen und Effekte mithilfe von Statistik und maschinellem Lernen schätzen können. In "Kausale Inferenz für Data Science" lernen Sie, wie Sie: die Realität mit kausalen Grafiken modellieren, kausale Effekte mit statistischen und maschinellen Lerntechniken schätzen, entscheiden, wann A/B-Tests, kausale Inferenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden sollten, Ziele, Annahmen, Risiken und Einschränkungen erklären und bewerten sowie feststellen, ob Sie genügend Variablen für Ihre Analyse haben. Es ist möglich, Ereignisse vorherzusagen, ohne zu wissen, was sie verursacht. Das Verständnis von Kausalität ermöglicht es Ihnen, datengestützte Vorhersagen zu treffen und auch einzugreifen, um die Ergebnisse zu beeinflussen. "Kausale Inferenz für Data Science" zeigt Ihnen, wie Sie Werkzeuge für Data Science entwickeln, die die Ursache von Trends und Ereignissen identifizieren können. Sie lernen, wie Sie historische Daten interpretieren, das Verhalten von Kunden verstehen und das Management befähigen, optimale Entscheidungen zu treffen.69,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cunningham, Scott: Causal Inference: The MixtapeCausal Inference: The Mixtape , The Mixtape , > , Erscheinungsjahr: 20210126, Produktform: Kartoniert, Autoren: Cunningham, Scott, Seitenzahl/Blattzahl: 584, Abbildungen: 91 b-w illus., Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics~MATHEMATICS / Applied~MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Fachschema: Englische Bücher / Wirtschaft, Business~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Mathematik, Fachkategorie: Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Angewandte Mathematik, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Yale University Press, Verlag: Yale University Press, Länge: 214, Breite: 140, Höhe: 48, Gewicht: 600, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,34,45 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives, Sachbücher von Andrew Gelman, Xiao-Li Meng
Versammelt eine Sammlung von Artikeln über statistische Methoden zur Analyse fehlender Daten, einschliesslich multipler Imputation, Propensity Scores, Instrumentvariablen und bayesianischer Inferenz. Dieses Buch behandelt Forschungsthemen und praxisnahe Beispiele.
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Real-World Reasoning: Toward Scalable, Uncertain Spatiotemporal, Contextual and Causal Inference, Fachbücher von Ben Goertzel, Nil Geisweiller, Cassio Pennachin, Lucio Coelho, Predrag Janicic
Das Buch "Real-World Reasoning: Toward Scalable, Uncertain Spatiotemporal, Contextual and Causal Inference" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die mit der Verarbeitung und Analyse komplexer Informationen aus der realen Welt verbunden sind. Es thematisiert die Schwierigkeiten, die bei der Nutzung grosser Datenmengen auftreten, und beleuchtet die limitierten Ansätze, die gegenwärtig zur Verfügung stehen, um diese Informationen sinnvoll zu nutzen. Die Autoren, darunter Predrag Janicic, Nil Geisweiller, Ben Goertzel, Lucio Coelho und Cassio Pennachin, präsentieren innovative Lösungen, insbesondere durch die Anwendung von probabilistic logic networks (PLN). Diese Methodik wird anhand praktischer Beispiele erläutert, die zeigen, wie realweltliches Denken in verschiedenen Kontexten angewendet werden kann. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Verarbeitung komplexer Daten und deren Anwendung in realen Szenarien erlangen möchten.
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