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  Causal Effect Estimation from Observational and Interventional Data Through Matrix Weighted Linear Estimators

Kladny, K.-R., von Kügelgen, J., Schölkopf, B., & Muehlebach, M. (2023). Causal Effect Estimation from Observational and Interventional Data Through Matrix Weighted Linear Estimators. In R. J. Evans, & I. Shpitser (Eds.), Proceedings of the 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1087-1097). PMLR.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://proceedings.mlr.press/v216/kladny23a.html (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sonstiges
externe Referenz:
https://arxiv.org/abs/2306.06002 (Preprint)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Grün

Urheber

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 Urheber:
Kladny, Klaus-Rudolf1, 2, 3, Autor           
von Kügelgen, Julius1, 3, Autor           
Schölkopf, Bernhard1, 3, Autor                 
Muehlebach, Michael2, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              
2Emmy Noether Research Group Learning and Dynamical Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_3369924              
3External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf; Forschungsgruppe Muehlebach
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: KlaKugSchMue23
arXiv: 2306.06002
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2023)
Veranstaltungsort: Pittsburgh, PA, USA
Start-/Enddatum: 2023-08-31 - 2023-09-04

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Evans, R. J.1, Herausgeber
Shpitser, Ilya1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: PMLR
Seiten: - Band / Heft: 216 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1087 - 1097 Identifikator: URI: https://proceedings.mlr.press/v216/

Quelle 2

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Titel: Proceedings of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -