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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Johannes Schmitt
Titel:
Interventional Causal Structure Learning With Gaussian Process Regression
Abstract:
We review the SCM(Structural Causal Model)-view of causal modeling, which features functional dependencies between direct causes and direct effects. In our framework these functions are modeled in the Gaussian Process Regression setting in order to capture nonlinear functions and employ a flexible, non-parametric regression method that works well in the small data setting, which arises when admitting interventions that are assumed to be scarce. Further, we explore how these interventions can be...     »
Fachgebiet:
MAT Mathematik
DDC:
510 Mathematik
Betreuer:
Mathias Drton
Jahr:
2020
Quartal:
4. Quartal
Jahr / Monat:
2020-10
Monat:
Oct
Seiten/Umfang:
65
Sprache:
en
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Fakultät:
Fakultät für Mathematik
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Mathematische Statistik
Format:
Text
Annahmedatum:
15.10.2020
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