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因果推断框架
人工智能
结构因果模型(Structure Causal Model):该框架核心是在一个已知的因果图中去做推断,其中因果图一般由专家知识定义,用DAG有向无环图表示,其中顶点代表变量,边代表因果关系。目前已有较为成熟的判断准则如后门准则(Back Door)、前门准则(Front Door)等去除其中的混淆,通过Do-Calculus 干预方式进行因果估计(Causal Estimation)。
Yiwenwu
2024-10-02
13
0
因果推断概览
人工智能
因果推断(Causal Inference):是关联分析的一种统计方法,在较大系统内部,试图指定/干预 “因” 而观测影响/改变 “果”的过程,推断变量之间的因果关系。因果推断不仅关注事物之间的关联性,还会更进一步探究该关联是否具有可从因到果的推断关系。因果推断在生物医学、经济管理和社会科学有广泛应用。通过揭示变量之间的因果关系,理解数据的产生机制,探究出现象背后的深层原因;通过回答出"Why",理解做决策的背后原因。
Yiwenwu
2024-09-30
86
0
数据库系统概念
腾讯技术创作特训营S6
数据库是一个持久数据的集合,是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的、可互相关联查询数据的集合。
Yiwenwu
2024-04-29
216
0
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