Causal Inference and Discovery in Python

"Causal Inference and Discovery in Python" 本书《Causal Inference and Discovery in Python》旨在介绍机器学习和Pearlian Perspective下的因果推断和发现技术，通过使用DoWhy、EconML、PyTorch等库，帮助读者_unlock the secrets of modern causal machine learning_。 标题分析 该书的标题"Causal Inference and Discovery in Python"明确地表明了本书的主题：使用Python语言进行因果推断和发现。该标题同时也暗示了本书的技术栈，即使用Python语言和相关库来实现因果推断和发现。 描述分析 描述部分简洁地重申了书的主题，即使用Python语言进行因果推断和发现，特别是从机器学习和Pearlian Perspective的角度。该描述还暗示了本书的技术栈，即使用Python语言和相关库来实现因果推断和发现。 标签分析 该书的标签为"python",这表明该书的技术栈基于Python语言，并且该书的内容将围绕Python语言展开。 部分内容分析 该书的部分内容提到了使用DoWhy、EconML、PyTorch等库来实现因果推断和发现，并且作者Aleksander Molak在 foreword 中提到了他在教学中使用这些库的经验。这表明该书将深入探索使用Python语言和相关库来实现因果推断和发现的技术细节。 知识点 1. 因果推断（Causal Inference）：该书将探索使用Python语言和相关库来实现因果推断的技术细节，包括使用DoWhy、EconML、PyTorch等库。 2. 机器学习（Machine Learning）：该书将从机器学习的角度探索因果推断和发现的技术细节，包括使用PyTorch等库。 3. Pearlian Perspective：该书将从Pearlian Perspective的角度探索因果推断和发现的技术细节，包括使用DoWhy等库。 4. Python语言：该书将使用Python语言作为技术栈，探索使用Python语言和相关库来实现因果推断和发现的技术细节。 5. DoWhy库：该书将探索使用DoWhy库来实现因果推断和发现的技术细节。 6. EconML库：该书将探索使用EconML库来实现因果推断和发现的技术细节。 7. PyTorch库：该书将探索使用PyTorch库来实现因果推断和发现的技术细节。 《Causal Inference and Discovery in Python》是一本关于使用Python语言和相关库来实现因果推断和发现的技术指南，涵盖了因果推断、机器学习、Pearlian Perspective等多个方面的技术细节。