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  Telling cause from effect based on high-dimensional observations

Janzing, D., Hoyer, P., & Schölkopf, B. (2010). Telling cause from effect based on high-dimensional observations. In 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010) (pp. 479-486). 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-BFA4-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BFA5-7
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Janzing, D1, Autor           
Hoyer, P, Autor
Schölkopf, B2, Autor           
Fürnkranz T. Joachims, 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 describe a method for inferring linear causal relations among multi-dimensional variables. The idea is to use an asymmetry between the distributions of cause and effect that occurs if the covariance matrix of the cause and the structure matrix mapping the cause to the effect are independently chosen. The method applies to both stochastic and deterministic causal relations, provided that the dimensionality is sufficiently high (in some experiments, 5 was enough). It is applicable to Gaussian as well as non-Gaussian data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-1-605-58907-7
URI: http://www.icml2010.org/
BibTex Citekey: 6501
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010)
Veranstaltungsort: Haifa, Israel
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 479 - 486 Identifikator: -