A Survey on Causal Inference 因果推理，其覆蓋眾多的研究領域，如何從觀測數據中估計因果效應是主要的研究內容。常說‘關系不代表因果’. 比如，一項研究表面，吃早餐的女孩比不吃早餐的女孩更瘦，因此得出結論：‘吃早餐能減肥‘。 但事實上，吃早餐和瘦這2件事也許只是存在相關性 ...

關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因為在實踐中往往不存在真正的隨機試驗, 所以需要實驗組和對照組 利用 實驗組的前后對比 - 對照組 ...

因果推斷方法可以被分為兩大類:貝葉斯網絡結構學習算法和基於加噪聲模型的因果推斷算法。具有完整數據的因果推斷方法可以被分為兩大類: 基於估計馬爾可夫等價類的貝葉斯網絡結構學習算法和基於加性噪聲模型的因果推斷算法。 貝葉斯網絡結構學習算法主要有兩種方法．第一種是基於打分－搜索的貝葉斯網絡結構 ...

David Barber; Book 【貝葉斯網絡之父Judea Pearl：新因果科學與數據科學、人工智能的思考】 最近讀了洪永淼教授和汪壽陽教授的論文--《大數據、機器學習與統計學：挑戰與機遇》 講座視頻：https ...

中介因果效應分解 匯總與理解 目錄 中介因果效應分解 匯總與理解 1. 前言 2. 問題描述 3. 符號定義 4. 總體效應、直接效應與間接效應 總體效應（Total Effect, TE ...

Direct and Indirect Effects Author: Judea Pearl UAI 2001 加州大學洛杉磯分校 論文鏈接：https://dl.acm.org/doi/pd ...

論文引入 近年來推薦系統公平性成為新的熱點，在所有解決公平性問題的方法中，因果推斷顯得格外靚眼。我們以論文《Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation》[1]做為引入，來看看因果推斷是怎么應用在推薦系統公平性 ...

文章來源：gzh數據萬花筒 文章鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/7uBQ3_sR2j_zxH8mj7nKeQ 點擊上方藍字關注我們 因果推斷系列文章分為上下兩篇，目錄結構如下所示，上篇文章可點擊閱讀原文查看。 利用Dowhy框架進行因果分為推斷上下兩篇 ...