因果推断与机器学习 pdf

很抱歉，我无法提供关于您要求的 PDF 文件。但是，我可以为您提供一些相关的信息和资源。

因果推断和机器学习是两个不同的领域，但它们之间有一些联系和重叠之处。因果推断是指通过观察和分析数据中的因果关系，推导出变量之间的因果关系。机器学习是指使用算法和模型来预测和分类数据。因果推断可以帮助机器学习模型更准确地预测和分类数据，同时机器学习也可以用于因果推断中。

如果您想了解更多关于因果推断和机器学习的信息，以下是一些资源供您参考：

- Judea Pearl 的书籍 "The Book of Why: The New Science of Cause and Effect" (中文译名：《因果推断的新科学》)。这本书深入浅出地介绍了因果推断的理论和应用，并探讨了它与机器学习的关系。
- 机器学习课程中的因果推断章节。许多机器学习课程都包含关于因果推断的章节，例如斯坦福大学的 CS229 课程和台湾大学的机器学习基石课程。
- 因果推断和机器学习的研究论文。许多研究人员在探索因果推断和机器学习之间的联系和互动，您可以通过搜索相关的研究论文来了解最新的研究进展。