因果推断与机器学习

本书是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 全书共分6章。第1章从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践进行了介绍。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码进行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。

这是一本系统性地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法以及基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用的书籍。全书共分6章，首先从潜结果框架和结构因果模型出发，介绍了因果推断的基本概念和方法。其次，介绍了近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。接着，介绍了能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。然后，介绍了因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。此外，还介绍了因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。最后，是对全书的一个总结和对未来的展望。 本书的一大亮点是它的系统性和全面性。它不仅详细介绍了因果推断的基本概念和方法，如潜在结果框架和结构因果模型，还详细介绍了基于机器学习的因果推断方法，如基于集成学习的因果推断和基于神经网络的因果推断。此外，本书还介绍了如何通过数据增强和归纳偏置来提高机器学习模型的泛化能力，以及如何通过因果推断来提高机器学习模型的可解释性和公平性。 本书的另一大亮点是它的实践性和应用性。它不仅介绍了因果推断的基本理论和方法，还介绍了这些理论和方法在特定领域的应用，如推荐系统和学习排序。这些应用实例不