内容説明
本書は、因果探索の本質を伝えることを目的としながら、専門性と実践性を兼ね備えることをめざしたものである。PCアルゴリズムやLiNGAMといった代表的な手法に加え、カーネルを用いた独立性や条件付き独立性の検定法、情報量規準や周辺尤度に基づく構造学習など、理論・アルゴリズム・応用の全体像を一貫して丁寧に整理する。
目次
第０章 やさしく学べる因果探索
第１章 確率と統計の基礎
第２章 グラフィカルモデル
第３章 カーネルによる独立性と条件付き独立性の検定
第４章 ＰＣアルゴリズム
第５章 ＬｉＮＧＡＭ
第６章 情報量規準と周辺尤度
第７章 スコアベースの構造学習
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