亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

因果推理是解釋性分析的強大建模工具，它可使當前的機器學習變得可解釋。如何將因果推理與機器學習相結合，開發可解釋人工智能（XAI）算法，是邁向人工智能2.0的關鍵步驟之一。為了將因果推理的知識帶給機器學習和人工智能領域的學者，我們邀請從事因果推理的研究人員，從因果推理的不同方面撰寫了本綜述。本綜述包括以下幾個部分：況琨博士的“平均因果效應評估——簡要回顧與展望”，李廉教授的“反事實推理的歸因問題”，耿直教授的“Yule-Simpson悖論和替代指標悖論”，徐雷教授的“因果發現CPT方法”，張坤教授的“從觀測數據中發現因果關系”，廖備水和黃華新教授的“形式論辯在因果推理和解釋中的作用”，丁鵬教授的“復雜實驗中的因果推斷”，苗旺教授的“觀察性研究中的工具變量和陰性對照方法”，蔣智超博士的“有干擾下的因果推斷”。

//www.engineering.org.cn/ch/10.1016/j.eng.2019.08.016

多元時間序列的因果關系分析是數據挖掘領域的研究熱點. 時間序列數據包含著與時間動態有關的、未知的、有價值的信息, 因此若能挖掘出這些知識進而對時間序列未來趨勢進行預測或干預, 具有重要的現實意義. 為此, 本文綜述了多元時間序列因果關系分析的研究進展、應用與展望. 首先, 本文歸納了主要的因果分析方法, 包括Granger因果關系分析、基于信息理論的因果分析和基于狀態空間的因果分析; 然后, 總結了不同方法的優缺點、適用范圍和發展方向, 并概述了其在不同領域的典型應用; 最后, 討論了多元時間序列因果分析方法待解決的問題和未來研究趨勢.

時間序列是指現實世界中的某個觀測變量, 按照其發生的時間先后順序排列的一組數字序列. 時間序列可以分為一元時間序列和多元時間序列, 多元時間序列是指多個一元時間序列的組合, 可以認為是一次采樣中可以獲得不同來源的多個觀測變量. 多元時間序列廣泛存在于自然[1]、醫學[2]、社會[3]、工業[4]等各個領域的復雜系統中, 多個變量之間具有復雜的關聯關系, 相互影響作用不明確. 隨著數據采集和存儲技術的發展, 時間序列數據的維度和規模不斷增加, 為建立準確的預測模型增加了難度. 同時, 隨著數據維度的增加, 出現了大量冗余和無關變量, 容易掩蓋重要變量的作用, 對模型的建立產生負面的影響[5]. 時間序列數據挖掘[6-7]是當前研究的熱門問題, 研究如何有效地從多元時間序列中挖掘潛在的有用信息、構建預測模型, 能夠為自然、醫學、社會、工業等領域的控制、決策與調控提供理論指導, 具有十分重要的現實意義[8]. 因此, 本文主要研究多元時間序列的分析手段, 解釋未知系統的動力學特性與運行規律, 從而為建立更加精確的系統模型奠定基礎.

在多變量系統中, 通過分析可觀測變量之間的相關關系, 可以找出對建模貢獻度大的相關變量, 從而推斷出系統的運行機理. 目前, 多元時間序列相關性分析主要集中于統計學手段, 例如Pearson相關系數、秩相關系數、典型相關分析[9]、互信息[10]、最大信息系數[11]、灰色關聯分析[12]、Copula分析[13]等. 這些方法能夠有效處理線性或非線性相關關系, 其分析結果具有對稱性. 然而, 多個變量之間不僅存在直接相互作用, 還存在以中間變量為橋梁的間接相互作用, 并且影響關系通常具有非對稱性. 傳統的相關性分析方法難以處理間接關系、非對稱影響關系, 在實際應用中受到很大限制.

隨著系統復雜度的增加, 相關性分析難以滿足建模需求, 因果關系分析方法得到廣泛關注[14]. 因果關系是一個系統(因)與另一個系統(果)之間的作用關系, 其中第1個系統是第2個系統的原因, 第２個系統依賴于第1個系統. 1969年, Granger[15]首次提出了一種評價二變量時間序列之間是否存在相互作用的因果關系分析方法, 即Granger因果關系分析方法. 該方法基于系統的可預測性, 基本思想是: 對于兩個時間序列, 如果一個時間序列未來時刻的預測誤差, 能夠通過引入另一個時間序列的歷史信息而減小, 則稱第2個時間序列對第1個時間序列具有因果影響. 由于傳統的Granger因果分析建立在線性模型的基礎上, 僅對二元時間序列進行分析, 在提出之后出現了大量改進模型[16]. Granger因果分析方法具有很強的可解釋性, 但是此類方法只能給出定性分析結果, 并且對于高維時間序列容易產生虛假因果現象. 基于信息測度的因果分析是一類非參數方法, 包括轉移熵、條件熵、條件互信息等, 這類方法通過建立評價函數, 能夠定量分析因果關系的強弱[17]. 此外, 基于狀態空間的因果模型[18]、貝葉斯網絡等模型[19-20], 同樣用于分析各種類型的因果關系. 因此, 針對多變量系統的建模要求, 合理利用因果分析方法的優勢, 研究系統各個變量之間的驅動響應關系, 進而推斷系統內部結構和運行機理, 是當前研究的熱點問題[21].

綜上所述, 相比于常規的相關性分析方法, 因果分析方法能夠分析出具有方向性的直接因果關系, 更加適用于多變量系統的分析與建模. 本文針對多元時間序列因果關系分析的幾類典型方法進行綜述, 包括Granger因果關系分析、基于信息理論的因果分析和基于狀態空間的因果分析, 并結合當前流行的機器學習方法、不同領域時間序列建模的需求等, 討論因果分析方法的實際應用和未來發展趨勢.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180189

貝葉斯統計是一種基于貝葉斯定理的數據分析方法，統計模型中有關參數的可用知識會隨著觀測數據中的信息而更新。背景知識以先驗分布的形式表示，并以似然函數的形式與觀測數據結合來確定后驗分布。后驗也可以用來預測未來的事件。這本入門書描述了貝葉斯分析中涉及的各個階段，從指定先驗模型和數據模型到推導推理、模型檢查和細化。我們討論了前驗和后驗預測檢驗、從后驗分布中選擇合適的抽樣技術、變分推理和變量選擇的重要性。本書提供了貝葉斯分析在不同研究領域的成功應用實例，包括社會科學、生態學、遺傳學、醫學等。我們提出了重現性和報告標準的策略，概述了一個更新的WAMBS(什么時候需要擔心以及如何避免貝葉斯統計的誤用)清單。最后，我們概述了貝葉斯分析對人工智能的影響，這是未來十年的主要目標。

科學事業的核心是理性地努力去理解我們所觀察到的現象背后的原因。快速增加的觀測和模擬數據打開了新的數據驅動的因果方法的使用，超越了通常采用的相關技術。在這里，我們給出了一個因果推理框架的概述。

//www.bradyneal.com/causal-inference-course

這篇論文提供了在新興經濟應用的數據科學的最新進展的全面的最先進的綜述。在深度學習模型、混合深度學習模型、混合機器學習和集成模型四個單獨的類別上對新的數據科學方法進行了分析。應用領域包括廣泛而多樣的經濟學研究，從股票市場、市場營銷和電子商務到企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，以確保調查的質量。研究結果表明，這種趨勢是隨著混合模型的發展而發展的，它的表現優于其他學習算法。進一步預計，這一趨勢將向復雜的混合深度學習模型的進化靠攏。

//www.mdpi.com/2227-7390/8/10/1799/htm

我們為構建帶有深度學習組件的結構性因果模型(SCMs)制定了一個總體框架。所提出的方法采用了流歸一化和變分推理，以實現對外生噪聲變量的可處理推理——這是反事實推理的關鍵一步，而這正是現有的深度因果學習方法所缺少的。我們的框架在構建在MNIST上的合成數據集以及真實世界的腦核磁共振掃描醫學數據集上得到驗證。我們的實驗結果表明，我們可以成功地訓練深度SCMs，使其具備Pearl因果關系階梯的所有三個層次:關聯、干預和反事實，從而為在成像應用和其他方面回答因果問題提供了一種強大的新方法。

//github.com/biomedia-mira/deepscm.

摘要：這項工作考慮了這樣一個問題: 獲取大量數據的便利程度如何影響我們學習因果效應和關系的能力。在大數據時代，學習因果關系與傳統因果關系有哪些不同或相同之處?為了回答這個問題，這項綜述提供了一個在因果關系和機器學習之間聯系的全面和結構化的回顧。

//www.zhuanzhi.ai/paper/6ad7902913e98bd48540a5596b978edc

因果性是結果與引起結果的原因之間的一種一般性關系。它很難定義，而且我們通常只憑直覺知道原因和結果。因為下雨，街道是濕的。因為這個學生不學習，所以他考試考得很差。因為烤箱是熱的，奶酪在披薩上融化了。當用數據學習因果關系時，我們需要意識到統計關聯和因果之間的區別。例如，當天氣炎熱時，一家冰淇淋店的老板可能會注意到高昂的電費和較高的銷售額。因此，她會觀察到電費和銷售數字之間有很強的聯系，但電費并不是導致高銷售額的原因——讓商店的燈徹夜開著不會對銷售產生影響。在這種情況下，外部溫度是高電費和高銷售額的共同原因，我們說它是一個混亂的因果關系。

學習因果關系的能力被認為是人類水平智能的重要組成部分，可以作為AI的基礎(Pearl, 2018)。從歷史上看，學習因果關系已經在包括教育在內的許多高影響領域被研究過(LaLonde, 1986;Dehejia和Wahba, 1999年;Heckerman et al ., 2006;希爾，2011)，醫學科學(馬尼和庫珀，2000;經濟學(Imbens, 2004)、流行病學(Hernan et al.， 2000;Robins等人，2000年;、氣象學(Ebert-Uphoff和Deng, 2012)和環境衛生(Li et al.， 2014)。受限于數據量，堅實的先驗因果知識是學習因果關系所必需的。研究人員對通過精心設計的實驗收集的數據進行研究，堅實的先驗因果知識至關重要(Heckerman et al.， 2006)。以隨機對照試驗的原型為例(Cook et al.， 2002)，為了研究一種藥物的療效，患者將被隨機分配服用或不服用該藥物，這將保證平均而言，治療組和未治療組(對照組)在所有相關方面是等同的，排除任何其他因素的影響。然后，藥物對某些健康結果的影響——比如，偏頭痛的持續時間——可以通過比較兩組的平均結果來衡量。

這個綜述的目的是考慮在現在的大數據時代學習因果關系的新可能性和挑戰，這里指的是海量數據集的可用性。舉個例子，考慮到無法測量的混雜因素的可能性——可能會被減輕，因為可以測量更多的特征。因此，一方面，研究人員有可能在大數據的幫助下回答有趣的因果問題。例如，Yelp的正面評論是促使顧客去餐館，還是僅僅反映了受歡迎程度而沒有影響?這個因果問題可以通過Yelp維護的龐大數據庫中的數據來解決。另一方面，用大數據來回答因果問題，會帶來一些獨特的新問題。例如,盡管公共數據庫或通過web爬行收集的數據或應用程序編程接口(api)是空前巨大的,我們有很少的直覺對什么類型的偏差數據集可以遭受——數據更豐富,也更神秘,因此,負責任地更難模型。與此同時，大數據給其他學習任務(如預測)帶來的基本統計困難，使得因果調查更具挑戰性。也許這方面最顯著的例子是現代數據的高維性(Li et al.， 2017a)，比如文本數據(Imai et al.， 2013)。

題目： Causal Relational Learning

摘要：

因果推理是自然科學和社會科學實證研究的核心，對科學發現和知情決策至關重要。因果推理的黃金標準是進行隨機對照試驗;不幸的是，由于倫理、法律或成本的限制，這些方法并不總是可行的。作為一種替代方法，從觀察數據中進行因果推斷的方法已經在統計研究和社會科學中得到發展。然而，現有的方法嚴重依賴于限制性的假設，例如由同質元素組成的研究總體，這些同質元素可以在一個單平表中表示，其中每一行都被稱為一個單元。相反，在許多實際環境中，研究領域自然地由具有復雜關系結構的異構元素組成，其中數據自然地表示為多個相關表。在本文中，從關系數據中提出了一個正式的因果推理框架。我們提出了一種稱為CaRL的聲明性語言，用于捕獲因果背景知識和假設，并使用簡單的Datalog類規則指定因果查詢。CaRL為在關系領域中推斷復雜干預的影響的因果關系和推理提供了基礎。我們對真實的關系數據進行了廣泛的實驗評估，以說明CaRL理論在社會科學和醫療保健領域的適用性。