統計的因果探索

セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法ＬｉＮＧＡＭをその考案者である著者が解説。

膨大なデータから、いかにして原因と結果の関係を見いだすのか？　「ＬｉＮＧＡＭ」（線形非ガウス非巡回モデル）を開発した第一線の研究者が、基礎事項から発展的話題まで平易に説き起こす。因果推論・因果探索に必携。

■おもな内容
第１章　統計的因果探索の出発点
第２章　統計的因果推論の基礎　
第３章　統計的因果探索の基礎
第４章　ＬｉＮＧＡＭ
第５章　未観測共通原因がある場合のＬｉＮＧＡＭ
第６章　関連の話題

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第７期として、以下の３点を刊行！

統計的因果探索　清水　昌平・著
画像認識　原田　達也・著
深層学習による自然言語処理　坪井　祐太／海野　裕也／鈴木　潤・著

■シリーズ編者
杉山　将　理化学研究所　革新知能統合研究センター　センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授
(「近刊情報」より)

目次

第１章　統計的因果探索の出発点
第２章　統計的因果推論の基礎
第３章　統計的因果探索の基礎
第４章　ＬｉＮＧＡＭ
第５章　未観測共通原因がある場合のＬｉＮＧＡＭ
第６章　関連の話題

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