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Graphical Models and Causal Discovery with Python

Joe Suzuki (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
Beginning with a gentle introduction to causal discovery and the foundations of probability and statistics, this textbook is written in a highly pedagogical way. By uniting probability theory, statistical inference, and graph theory, the book offers a systematic pathway from foundational principles to cutting-edge algorithms, including independence tests, the PC algorithm, LiNGAM, information criteria, and Bayesian methods. Far more than a theoretical treatment, this volume emphasizes hands-on learning through Python implementations, carefully designed exercises with solutions, and intuitive graphical illustrations. Readers will gain the ability to see, run, and understand causal discovery methods in practice. Key features of this book include: A clear and self-contained introduction, bridging probability, statistics, and modern causal discovery techniques 100 exercises with solutions, supporting self-study and classroom use Reproducible Python code, allowing readers to implement and extend the methods themselves Intuitive figures and visual explanations that clarify abstract concepts Broad coverage of applications within statistics and data science, connecting rigorous theory with modern machine learning and causal inference
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
30.05.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819553075
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Joe Suzuki
Seitenanzahl
195
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
100 Exercises for Building Logic
Schlagwörter
Graphical Model, Python, PGM, Probabilistic Graphical Model, LiNGAM, Causal Discovery, Information Criteria
Thema-Inhalt
UYAM - Mathematik für Informatiker PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UYQM - Maschinelles Lernen UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Verlag, Singapore, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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