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  On causal and anticausal learning

Schölkopf, B., Janzing, D., Peters, J., Sgouritsa, E., Zhang, K., & Mooij, J. (2012). On causal and anticausal learning. In 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012) (pp. 1-8). Madison, WI, USA: International Machine Learning Society.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B6C6-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B6C7-7
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Janzing, D2, Autor           
Peters, J1, Autor           
Sgouritsa, E1, Autor           
Zhang, K1, Autor           
Mooij, J1, Autor           
Langford J. Pineau, J., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We consider the problem of function estimation in the case where an underlying causal model can be inferred. This has implications for popular scenarios such as covariate shift, concept drift, transfer learning and semi-supervised learning. We argue that causal knowledge may facilitate some approaches for a given problem, and rule out others. In particular, we formulate a hypothesis for when semi-supervised learning can help, and corroborate it with empirical results.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-1-450-31285-1
URI: http://icml.cc/2012/
BibTex Citekey: ScholkopfJPSZM2012
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)
Veranstaltungsort: Edinburgh, UK
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 8 Identifikator: -