On causal and anticausal learning

Schölkopf, B; Janzing, D; Peters, J; Sgouritsa, E; Zhang, K; Mooij, J

On causal and anticausal learning

Schölkopf, B., Janzing, D., Peters, J., Sgouritsa, E., Zhang, K., & Mooij, J. (2012). On causal and anticausal learning. In J., Langford, & J., Pineau (Eds.), 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012) (pp. 1255-1262). Madison, WI, USA: International Machine Learning Society.

Item is 公開

表示: 全項目非表示: 全項目

基本情報

表示: 非表示:

アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B6C6-9 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-1BB5-5

資料種別: 会議論文

ファイル

表示: ファイル

作成者

表示:

非表示:

作成者:
Schölkopf, B¹, 著者
Janzing, D¹, 著者
Peters, J¹, 著者
Sgouritsa, E¹, 著者
Zhang, K¹, 著者
Mooij, J, 著者

所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647

内容説明

表示:

非表示:

キーワード: -

要旨: 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.

資料詳細

表示:

非表示:

言語:

日付: 出版: 2012-07

出版の状態: 出版

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: ScholkopfJPSZM2012

学位: -

訴訟

表示:

Project information

表示:

出版物 1

表示:

非表示:

出版物名: 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)

種別: 会議論文集

著者・編者:
Langford, J, 編集者
Pineau, J, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Madison, WI, USA : International Machine Learning Society

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1255 - 1262 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-4503-1285-1

アイテム詳細

基本情報

ファイル

関連URL

作成者

内容説明

資料詳細

関連イベント

訴訟

Project information

出版物 1