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Causality, Probability, and Time Kleinberg Paperback Cambridge University Press

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Descripción del Producto

Causality, Probability, and Time

Presents a new approach to causal inference and explanation, addressing both the timing and complexity of relationships.

Samantha Kleinberg (Author)

9781107686014, Cambridge University Press

Paperback, published 29 March 2018

267 pages

23.7 x 15.6 x 1.5 cm, 0.44 kg

'\u2026 informative and engaging \u2026 Arguably an equally valuable contribution of the book is its integration of relevant work in philosophy, computer science, and statistics.' David R. Bickel, Mathematical Reviews

Causality is a key part of many fields and facets of life, from finding the relationship between diet and disease to discovering the reason for a particular stock market crash. Despite centuries of work in philosophy and decades of computational research, automated inference and explanation remains an open problem. In particular, the timing and complexity of relationships has been largely ignored even though this information is critically important for pr]

Causality, Probability, and Time Kleinberg Paperback Cambridge University Press

Causality, Probability, and Time

Presents a new approach to causal inference and explanation, addressing both the timing and complexity of relationships.

Samantha Kleinberg (Author)

9781107686014, Cambridge University Press

Paperback, published 29 March 2018

267 pages

23.7 x 15.6 x 1.5 cm, 0.44 kg

'\u2026 informative and engaging \u2026 Arguably an equally valuable contribution of the book is its integration of relevant work in philosophy, computer science, and statistics.' David R. Bickel, Mathematical Reviews

Causality is a key part of many fields and facets of life, from finding the relationship between diet and disease to discovering the reason for a particular stock market crash. Despite centuries of work in philosophy and decades of computational research, automated inference and explanation remains an open problem. In particular, the timing and complexity of relationships has been largely ignored even though this information is critically important for pr]

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