Causal inference methods for supporting, understanding, and improving decision-making
<p>Causality and the ability to reason about cause-and-effect relationships are central to decision-making. This thesis contributes to the area of causal inference by proposing new machine learning methods that can be used for supporting, understanding, and improving decision-making, with a fo...
Tác giả chính: | Bica, I |
---|---|
Tác giả khác: | van der Schaar, M |
Định dạng: | Luận văn |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
2022
|
Những chủ đề: |
Những quyển sách tương tự
-
Interpretable causal systems: interpretability and causality in machine learning for human and nonhuman decision-making
Bằng: Graham, L
Được phát hành: (2020) -
Large scale methods for kernels, causal inference and survival modelling
Bằng: Hu, R
Được phát hành: (2022) -
Causal ML: Python package for causal inference machine learning
Bằng: Yang Zhao, et al.
Được phát hành: (2023-02-01) -
Deep learning for causal inference on electronic health records
Bằng: Rao, S
Được phát hành: (2023) -
Causal evidence in health decision making: methodological approaches of causal inference and health decision science
Bằng: Kühne, Felicitas, et al.
Được phát hành: (2022-12-01)