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【2h】

Least-Squares Independence Regression for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise

机译：非高斯噪声下非线性因果推理的最小二乘独立回归

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Makoto Yamada; Masahi Sugiyama; Jun Sese;
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年度 2013
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1. Least-squares independence regression for non-linear causal inference under non-Gaussian noise [J] . Makoto Yamada, Masashi Sugiyama, Jun Sese Machine Learning . 2014,第3期

机译：非高斯噪声下非线性因果推理的最小二乘独立回归
2. Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise [J] . Makoto YAMADA, Masashi SUGIYAMA 電子情報通信学会技術研究報告 . 2010,第76期

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3. Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise [J] . Makoto YAMADA, Masashi SUGIYAMA 電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習 . 2010,第76期

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4. Dependence Minimizing Regression with Model Selection for Non-Linear Causal Inference under Non-Gaussian Noise [C] . Makoto Yamada, Masashi Sugiyama Innovative applications of artificial intelligence conference;AAAI conference on artificial intelligence;IAAI-10;Symposium on educational advances in artificial intelligence;AAAI-10;EAAI-10 . 2011

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5. Conditional Independence Testing for Variable Selection and Causal Inference [D] . Bates, Stephen Douglas. 2020

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6. Modeling Linguistic Variables With Regression Models: Addressing Non-Gaussian Distributions Non-independent Observations and Non-linear Predictors With Random Effects and Generalized Additive Models for Location Scale and Shape [O] . Christophe Coupé -1

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机译：非线性因果推理的最小二乘独立回归在非高斯噪声下

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