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  Causal Inference on Multivariate and Mixed-Type Data

Marx, A., & Vreeken, J. (2019). Causal Inference on Multivariate and Mixed-Type Data. In M. Berlingerio, F. Bonchi, T. Gärtner, N. Hurley, & G. Ifrim (Eds.), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (pp. 655-671). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-030-10928-8_39.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-9E86-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-3FB3-A
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Marx, Alexander1, Autor           
Vreeken, Jilles1, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 201820192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: marx:18:crack
DOI: 10.1007/978-3-030-10928-8_39
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
Veranstaltungsort: Dublin, Ireland
Start-/Enddatum: 2018-09-10 - 2018-09-14

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
  Kurztitel : ECML PKDD 2018
  Untertitel : European Conference, ECML PKDD 2018 ; Dublin, Ireland, September 10-14, 2018 ; Proceedings, Part II
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Berlingerio, Michele1, Herausgeber
Bonchi, Francesco1, Herausgeber
Gärtner, Thomas1, Herausgeber
Hurley, Neil1, Herausgeber
Ifrim, Georgiana1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 655 - 671 Identifikator: ISBN: 978-3-030-10927-1

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Artificial Intelligence
  Kurztitel : LNAI
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 11052 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -