香港马会开奖结果

 马会资料 马会2016资料
香港六合开奖 | 香港马会
 首页   |  时间简史   |  吕布   |  茅山捉鬼人   |  皇冠   |  创世纪   |  爱丽丝梦游仙境   |  你是我的眼睛   |  悦诗风吟 13028850008
当前位置: 主页 > 茅山捉鬼人 >

因果推理和效果推理

时间:2020-10-12 03:47来源:未知 作者:admin 点击:
了一个变量X的分布,就能推断出另一个变量Y的分布的话,那么说明X和Y是有相关性的。而因果性则强调,如果我们某个变量X,而这种操作(manipulate)引起了Y变量的变化的话,那么我们才能说明X是Y的cause,而Y是X的effect,这是因果学习的基本出发点,我们要找

  了一个变量X的分布,就能推断出另一个变量Y的分布的话,那么说明X和Y是有相关性的。而因果性则强调,如果我们某个变量X,而这种操作(manipulate)引起了Y变量的变化的话,那么我们才能说明X是Y的cause,而Y是X的effect,这是因果学习的基本出发点,我们要找的是这样的因果关系,而不是简单的相关关系。

  因果性与相关性的不同,举一个简单的栗子:比如我们可以通过统计数据发现,一个学校的学生的成绩和其是否戴眼镜有很强的正相关的关系。相关性可以用这样的统计数据直接看出来,但是因果性还没有确定。人们如果误将相关性的变量认为成了因果性的变量的话,就会通过给学生戴上眼镜的方式来提高他们的成绩。这是很荒谬的,原因就在于这是一个manipulate,这种manipulate需要的是因果性,而不是简单的统计相关性。我们根据经验知道,成绩好和戴眼镜背后都有一个common cause,那就是读书时间长。类似的错误并不少见,再举一个日常的例子,这个栗子相对于前面的例子可能有些不太明显:有人发现喝名贵葡萄酒的人寿命更长,所以提出通过每天饮用一点这种葡萄酒来养生。这个操作和前面说的戴眼镜的操作比起来,看上去似乎合理的多,现实中也确实是很多人觉得适量饮酒可以养生。但是这个仍然是一个没有区分相关和因果的情况。在这种情况下,经常喝名酒与寿命长也有共同的原因:那就是这个人很可能社会阶层较高,生活较为富足,因此能经常喝红酒,并且可以享受最好的医疗条件。这样看来,因果性有时候在做判断和决策的意义上可能比统计相关性更加有意义。

  如果要按照定义来找因果关系,那么应该通过做实验,控制变量,改变某一个变量X,然后观察另一个变量Y是否跟着改变。但是实际上很多情况下我们只有大量的统计数据,而非实验结果,而且,有些情景我们也无法做实验,比如有违反科学伦理的内容,或者由于客观条件不可能开展实验的,比如宏观经济现象我们就无法通过实验来证明,只能通过已有的数据来进行分析。那么,如何从各个变量的数据集中找到他们的因果关系,就是因果推断的基本内容。

  因果推断实际上是学习一个图(graph),就是图论里的那个图。变量作为顶点vertices,是否有因果关系为边edge,这是一个无环图,但是也没有方向。换句话说,我们知道A和B有因果关系,但是究竟是A导致B还是B导致A,我们不知道。这样组成的因果网络一般叫做一个Markovian equivalence,也就是马尔科夫等价。既然是等价,也就说明这个无向图加上方向后的这些有向无环图(DAG)都是Markov等价的。

  对图的结构,或者说骨架的学习,得到一个无向图。然后在对每条边确定方向。最终,我们得到的DAG,就可以表示这些变量之间的因果关系。这就是因果推断的基本流程。

  在因果推断中,也有数学模型来表示因果关系。比如ANM模型,就是加性噪音模型,它把原因X和结果Y建模成:

  也就是说,原因和结果之间又一个映射,并加上一定噪声。这里我们认为X和噪声N是不相关的。那么,反过来,如果用

  来表示两者关系,那么Y和N’就不如X和N那么独立。这就产生了一个不等性质。利用这个不等性质,就可以通过各种手段把方向确定下来。

  对于实际数据,通常分成continuous和discrete来研究。对不同的数据类型,也有不同的方法被提出。

  后面的几篇主要集中在ANM模型相关,以及离散数据类型的causal inference。

  科学归纳推理是归纳推理中最为重要的推理方法,这种推理的关键是要分析事物之间的 因果必然联系。这里,我们首先遇到的问题就是,因果关系 是什么以及 它有什么特点,如下所示:

  @1 原因与结果:事物现象之间都是互相联系、互相依赖、互相制约的。如果某个现象的存在必然引起另 一个现象发生,那么这两个现象之间就具有因果联系。其中,引起某一现象产生的现象叫做 原因,而被另一现象引起的现象叫做结果。

  时间先后性:原因和结果在时间上是前后相继的。原因总是在结果之前,结果总 是在原因之后。但前后相继只是因果关系的必要条件,不是充分条件。若只是根据两个现象 在时间上相后相继,就做出他们有因果关系的结论,就后犯 “以先后为因果”的逻辑错误。如:春天在前,夏天在后,但春天并不是夏天的原因。 闪电和雷鸣先后相继,但闪电并不是雷鸣的原因,两者有一个共同的原因,即带电云块 之间的碰撞。

  共存性:原因和结果总是共同变化的,但在特定的因果链条上,在一定的因果链 条上,原因和结果的关系又是确定的,原因就是原因,结果就是结果。(

  注意:这里最常见的错误就是把原因当成结果, 把结果当成原因就会犯“因果倒置”的逻辑错误。同时 因果倒置 也是 具有 最强削弱性的)

  如:在 19 世纪的英国,勤劳的农民至少有两头牛,而好吃懒做的人通常没有牛,于是某改革家建议给每位没有牛的农民两头牛,以便使他们勤劳起来。

  复杂性:因果联系是多种多样的,固然有“一因一果”,但也存在着“多因 一果”,“一因多果”,“多因多果”等情况。

  @1 概念:求同法又称契合法,就是根据被研究对象出现的若干不同的场合中只有一个相关因素相同,从而确定这个唯一相同因素与被研究对象之间存在因果联系。

  1855 年日本江户地区发生 6.9 级地震前,人们发现有许多蚯蚓纷纷爬到地面;

  1970 年我国云南昆明以南地区发生强烈地震前,人们发现有许多本来在冬眠的蚯蚓纷纷爬到地面;

  1977 年罗马尼亚布加勒斯特以北地区发生 7.2 级地震前,人们看到有许多蚯蚓纷纷从洞穴爬到地面。 这几次地震发生的时间、地点、强度等方面的情况各不相同,但蚯蚓的异常表现却是相同的。 所以,即将到来的强烈地震是使蚯蚓爬出地面的原因。

  @1 概念:求异法又称差异法,就是根据被研究对象出现和不出现的两个场合中,其他相关因素都 相同,只有一个相关因素不同,从而确定这个差异因素与被研究对象之间存在因果联系。

  例如:一位心理学家曾做过这样的实验:他把一群生活条件相同、饲养方法相同的同种的狗分 成两组。对其中一组狗做手术,切除他们的大脑皮质,做了手术的那一组狗失去了条件反射 另一组则不施行这种手术。心理学家发现,这一组未做手术的狗有条件反射。 因此,狗的大脑皮质的功能是狗有条件反射的原因。

  严格要求所比较的两个场合中的其他情况相同。 如某学生每到上课便头痛,一下课就不疼了。他就认为自己头痛的原因就是上课引起的。然而事实却是因为他上课和下课戴不戴眼镜引起的,所以这位学生由差异法得出的结论是错误的。

  两个比较场合中出现的不同情况必须是惟一的。如果还有其他 不同情况,则会削弱该因果关系。即 控制变量法 除了关注的因果 因素,其他都保持一致。保持一致的因素越多,越能加强;

  @1 概念:求同求异并用法也称“契合差异并用法”,简称“并用法”、“契差法”,就是根据被研究对象出现的 一组场合中,都有一个相同因素;在被研究对象不出现的场合中,都没有这个因素,从而确 定这个因素与被研究对象之间存在因果联系。

  例如: 某医疗队为了了解地方病甲状腺肿的原因,先到这种病流行的几个地区巡回调查。发现这些地区地理环境、经济水平都各不相同,有一点是共同的,即居民常用食物和饮用水中缺碘。医疗队又到一些不流行该病的地区去调查。发现这些地区地理环境、经济水平也各不相同,但有一点是共同的,即居民常用食物和饮用水中不缺碘。医疗队综合上述调查情况后, 认为缺碘是产生甲状腺肿的原因。后来对病人进行补碘治疗,果然疗效甚佳。

  @1 概念:根据被研究对象出现的若干场合中,其他相关因素不变,只有一个相关因素发生不 同程度的变化,而被研究对象也随之发生相应的不同程度的变化,从而确定这个相关因素与 被研究对象之间存在因果联系。

  例如: 为了证明落水者在水中的生命极限,人们通过测试发现: 水温在 0°C时,人的极限是 15 分钟;

  由此可见, 水温在 0°C ~ 30°C幅度内, 水温越高, 则人的承受极限时间越长。

  @1 概念:根据已知某一复合原因与被研究的复合现象之间存在因果联系,并且已知复合原因 中某部分与研究对象中的某部分之间的因果联系,从而确定复合原因中剩余部分与被研究现 象中剩余部分存在因果联系。

  例如:有一次居里夫人和她的丈夫为了弄清一批沥青铀矿样品中是否含有值得提炼的铀,对其含铀量进行了测定。令他们惊讶的是,有几块样品的放射性甚至比纯铀的还要大。这就意味着,在这些沥青铀矿中一定含有别的放射性元素。同时,这些未知的放射性元素只能是非常少量的,因为用普通的化学分析法不能测出它们来。量小放射性又那样强,说明该元素的放射性要远远高于铀。1898 年 7 月,他们终于分离出放射性比铀强400倍的钋。

  @3 注意:必须确认复杂现象的一部分( a、b、c)是某些情况( A、B、C)引起的,而且剩余部 分(d)不可能是这些情况( A、B、C)引起的。

  1 自 1997 年以来,中国香港陷入比较严重的经济衰退;就在这一年,中国香港开始实行“一国两制”。有人声称:是“一国两制”造成了中国香港的经济衰退。 以下哪一个问题对于反驳上述推理最为相关?(分析:该题目主要表述 一国两制 和 香港陷入比较严重的经济衰退 之间关系的反驳,因果关系有最强削弱性,除了选项E其他都是从侧面来削弱问题,因此答案为E)

  2 一所大学的经济系最近做的一次调查表明,教师的加薪常伴随着全国范围内平均酒类消费量的增加。从 1980 年到 1985 年,教师工资人均上涨 12%,酒类销售量增加 11.5%。从1985 年到 1990 年,教师工资平均上涨 14%,酒类销售量增加 13.4%。从 1990 年到 1995 年,酒类销量增加 15%,而教师平均工资也上涨 15%。 以下哪项最为恰当的说明了文中引用的调查结果?(分析:虽然从数据上看它们都增加了,但它们彼此之间并无因果关系,因此答案为为E)

  3 午夜时分,小约翰安静地坐着。他非常希望此时是早晨,这样他就可以出去踢足球了。他心平气和,祈祷太阳早点升起来。在他祈祷的时候,天慢慢变亮了。他继续祈祷。太阳逐 渐冒出地平线,升上开空。小约翰想了想所发生的事情,得出这样的结论:如果他祈祷的话, 他就能够把寒冷而孤寂的夜晚变成温暖而明朗的白天,他为自已感到自豪。下面哪项陈述最恰当的指明了小约翰推理中的缺陷?(分析:该题目是为了指出推理缺陷,满足条件的只有答案D,因此 答案为D)

  4 近来的一项研究表明:那些在舒适工作环境里工作的人比在不舒适环境里工作的人生产效率高 25%。这表明:日益改善的工作环境可以提高员工的生产率。 以下哪项如果为真,最能削弱以上结论?(分析:经过选项的分析,选项C是因果倒置,是最强的削弱,因此答案为C)

  5 某学校最近进行的一项关于奖学金对学习效率促进作用的调查表明: 获得奖学金的学生比那些没有获得奖学金的学生的学习效率平均要高出 25%。调查的内容包括自习的出勤率、完成作业所需要的时间、日阅读量等许多指标。这充分说明,奖学金对帮助学生提高学习效率的作用是很明显的。以下哪项如果为真,最能削弱以上的论证?分析:经过选项的分析,选项A是因果倒置,是最强的削弱,因此答案为A)

  6  尽管莫西一直胃口不好,但他却非常喜欢到汤姆饭店就餐。然而不幸的是他每次就餐后都得了病。第一次他吃的是一块巨大的香肠比萨加一道辣椒;第二顿他尽其所能吃了“炸虾” 和辣椒特价菜;第三次他就着辣椒吃了两个大肉团三明治。因为这三顿饭中每次都有辣椒, 所以,莫西推论出他生病的原因就是汤姆饭店的辣椒有问题。莫西的推论最易受到以下哪一项的质疑?(分析:选项中 只有E是属于场景 增加因素,程度最强,因此答案为E)

  7  光线的照射,有助于缓解冬季忧郁症。研究人员曾对九名患者进行研究,他们均因冬季白天变短而患上了冬季抑郁症。研究人员让患者在清早和傍晚各受三小时伴有花香的强光照射。一周之内,七名患者完全摆脱了抑郁,另外两人也表现了显著的好转。由于光照会诱使身体误以为夏季已经来临,这样便治好了冬季抑郁症。以下哪项如果为真,最能削弱上述论证的结论?(分析:本题目多少有些争议,选项A和E均有对 场合 增加相同因素,但E选项中的主要作用 程度更强一些,因此答案为E)

  A.研究人员在强光照射时有意使用花香伴随,对于改善患上冬季抑郁症的患者的适应性 有不小的作用。

  C.该实验均在北半球的温带气候中,无法区分南北半球的实验差异,但也无法预先排除。

  D.强光照射对于皮肤的损害已经得到专门研究的证实,其中夏季比起冬季的危害性更大。

  E.每天六小时的非工作状态,改变了患者原来的生活环境,改善了他们的心态,这是对抑郁症患者的一种主要影响。

  8 一艘远洋帆船载着 5 位中国人和几位外国人由中国开往欧洲。途中,除 5 位中国人外,全患上了败血症。同乘一艘船,同样是风餐露宿,漂洋过海,为什么中国人和外国人如此不 同呢?原来这 5 位中国人都有喝茶的习惯,而外国人却没有。于是得出结论:喝茶是这 5位中国人未得败血症的原因。以下哪一项最类似题干的论证?(分析:题干方法是 求异法,与之类似的选项只有B,因此答案为B)

  A.警察锁定了犯罪嫌疑人,但是从目前掌握的事实看,都不足以证明他犯罪。专案组由 此得出结论,必有一种未知的因素潜藏在犯罪嫌疑人身后。

  B.在两块土壤情况基本相同的麦地上,对其中一块施氮肥和钾肥,另一块只施钾肥。结 果施氮肥和钾肥的那块麦地的产量远高于另一块。可见,施氮肥是麦地产量较高的原因。

  C.孙悟空:“如果打白骨精,师父会念紧箍咒;如果不打,师父就会被妖精吃掉。”孙 悟空无奈得出结论:“我还是回花果山算了。”

  D.天文学家观测到天王星的运行轨道有特征 a、b、c,已知特征 a、b 分别是由两颗行 星甲、乙的吸引造成的,于是猜想还有一颗未知行星造成天王星的轨道特征 c。

  E.一定压力下的一定量气体,温度升高,体积增大;温度降低,体积缩小。气体体积 与温度之间存在一定的相关性,说明气体温度的改变是其体积改变的原因。

  9 在一项实验中,实验对象的一半作为实验组,食用了大量的味精。而作为对照组的另一半没有吃这种味精。结果,实验组的认知能力比对照组差得多。这一不利的结果是由于这 种味精的一种主要成分--谷氨酸造成的。以下哪项如果为真,则最有助于证明味精中某些成分造成这一实验结论?(分析:题干的核心是 味精 与 认知 之间的因果关系,有增强的选项只有E)

  10 与去年相比, 某处乡村今年被诊断患有某种肠疾的人数大大减少了。卫生部官员将此完全归功于净化水厂卫生条件的改进, 水变得更洁净了, 也就降低了人们今年染上这种肠疾的 几率。以下哪项如果为真, 最能削弱卫生部官员关于低患病率的解释?(分析: 去年肠疾多,今年肠疾少,因为 净化水厂卫生条件的改进,所以降低肠疾的几率;最强的削弱 增加一个不同因素,满足条件的只有答案C)

  11 在村庄东西两块玉米地中,东面的地施过磷酸钙单质肥料,西面的地则没有,结果,东面的地亩产玉米 300 公斤,西面的地亩产仅 150 公斤,因此,东面的地比西面的地产量高 的原因是由于施了过磷酸钙单质肥料。以下哪项如果为真,最能削弱上述论证?(分析:经过对选项的分析,满足削弱论证的只有答案E)

  12 保护森林资源已到了刻不容缓的地步了。因为,据统计,在 20 世纪 50 年代,我国的森林覆盖率为 19%,60 年代为 11%,70 年代为 6%,80 年代为 4%。随着森林覆盖率的逐年降 低,植被大量损失,洪涝灾害也逐年严重。由此可见,森林资源的被破坏,是造成洪涝灾害 的原因。以下哪项所使用的探求因果联系的方法与上文最为类似?(分析:题干中采用的是共变法法,满足条件的选项是答案D)

  A.俗话说,说话听声,锣鼓听音。经观察,各种物体的发声现象都伴有物体上空气的 振动。因此,可以断定,物体上空气的振动是发声的原因。

  B.把一群鸡分为两组,一组喂食精米,另一组喂食带壳稻谷。经过观察,喂食精米的 一组鸡都得了一种病,两脚无力,不能行走,症状与人得的脚气病相似。而另一组喂食稻谷 的鸡却不得这种病。由此推断,带壳稻谷中含有某种精米中所没有的东西,它是避免得脚气 病的原因。进一步研究发现,这种东西就是维生素 B1。

  C.意大利的以为科学家进行了一项实验,在四个广口瓶中,放进肉和鱼,然后盖上盖子,或蒙上纱布,苍蝇进不去,结果一个蛆都没有产生。在另外四个广口瓶中放进同样的东 西,敞开瓶口,苍蝇能飞进去产卵,结果肉和鱼很快就生了蛆。因此,他断定,苍蝇产卵是 鱼肉生蛆的原因。

  D.在有空气的玻璃罩里通电击铃,随着抽出空气量的变化,铃声越来越小。如果把空 气全部抽出,则完全听不到铃声了。由此可以断定,空气多少是发出声音大小的原因,空气 的有无是能否听到铃声的原因。

  E.棉花是植物纤维,疏松多孔,能保温;积雪有 40%到 50%的空气间隙,也是疏松多孔, 也能保温。虽然两者很不相同,但两者都是疏松多孔。由此可以断定,疏松多孔的东西是保 温的原因。

  13 化学课上,张老师演示了两个同时进行的教学实验:一个实验是 KCIO3,加热后,有O2 缓慢产生;另一个实验是 KCIO3 加热后迅速撒入少量 MnO2,这时立即有大量的 O2 产生。 张老师由此指出;MnO2 是 O2 快速产生的原因。以下哪项与张老师得出结论的方法类似?(分析:题干采用的方法是求异法,与结论类的是答案D)

  A.同一品牌的化妆品成交价格越高卖的越火。由此可见,消费者喜欢价格高的化妆品。

  B.居里夫人在沥青矿物中提取放射性元素时发现,从一定量的沥青矿物中提取的全部纯铀的放射线强度比同等数量的沥青矿物中放射线强度低数倍。她据此推断:沥青矿物中存在 其它放射性更强的元素。

  C.统计分析发现:30 岁至 60 岁之间,年纪越大胆子越小,有理由相信:岁月是勇敢的腐蚀剂。

  D.将闹钟放在玻璃罩中,使它打铃,可以听到铃声:然后把玻璃罩中的空气抽空,再使闹钟打铃,就听不到铃声了。由此可见,空气是声音传播的介质。

  E.人们通过对绿藻、蓝藻、红藻的大量观察,发现结构简单、无根叶是藻类植物的主要特征。

  由于毕设选题与casual inference, machine learning, knowledge system 相关,因此主要探讨机器学习中的

  由于毕设选题为 《复杂场景下的目标检测及其因果推理》,其与 casual inference, machine learning, object detection, knowledge system 等相关,复杂场景下目标检测之前做过比较多的研究,因而接下来回重点关注下机器学习中的因果推理机制及其在视觉领域中的应用。

  总体来说,目前因果推理的认知与建模仍处于百家争鸣状态,最经典的莫过于Judea Pearl 的 “Casuality”, 但是我曾拜读过,除了沿用了一些 Casual Diagram 相关的内容还可以继承,其他的内容太偏向于哲学,比较晦涩难懂,此外还有很多R.A. Fisher, J. Neyman 等大师关于研究因果关系模型的论辩,因此总的来说当前因果推理本身并没有形成一套体系与规范。此外,机器学习中的因果推理机制的研究则是完完全全的起步阶段,能够参考的比较有价值的资料并不多,因此在此系列专栏中,我将会融汇一些个人的研究成果以及思想来进行相关理论的说明与诠释,并重点关注其如何在机器视觉领域的应用,如有缺漏,欢迎读者进行批评指正。此博客为奠基文,之后将进行持续不断的更新,以期能够有比较大的收获。

  人类思维具有将原因与特定事件联系起来的能力,我们不断地联系导致特定效果的事件链。神经心理学将这种认知能力称为因果推理。计算机科学和经济学研究一种特定形式的因果推理,称为因果推理,侧重于探索两个观察到的变量之间的关系。多年来,机器学习产生了许多因果推理的方法,但是在没有A / B测试的情况下这些基于模式识别和相关分析的传统机器学习方法不足以进行因果推理,这导致它们仍然难以在主流应用中使用。最近,微软研究院开源了DoWhy,一个专注因果思考和分析的框架。

  就像机器学习库为预测所做的那样,“DoWhy”是一个旨在激发因果思考和分析的Python库。DoWhy为因果推理方法提供了统一的界面,并自动测试了许多假设,从而使非专家可以进行推理。

  与监督学习不同,因果推断取决于对未观察量的估计。预测模型揭示了连接观察数据中输入和结果的模式。但是,为了进行干预,我们需要估计从当前值更改输入值的各种效果,因为没有数据存在。这些涉及估计反事实的问题在决策方案中很常见。

  它会起有效吗?对系统的拟议更改是否会改善人们的结果?它为什么有效?是什么导致了系统结果的变化?我们应该做什么?系统的哪些变化可能会改善人们的成果?总体效果如何?系统如何与人类行为相互作用?系统建议对人们活动的影响是什么?回答这些问题需要因果推理。虽然存在许多用于因果推理的方法,但很难比较它们的假设和结果的稳健性。

  微软的DoWhy这一基于Python的因果推理和分析库,试图简化机器学习应用中因果推理的采用。受到Judea Pearl的因果推理的微积分的启发,DoWhy在一个简单的编程模型下结合了几种因果推理方法,消除了传统方法的许多复杂性。

  DoWhy除了为常见的因果推断方法提供一个程序设计界面,DoWhy的设计还是为了显示常被忽略的因果分析假设。所以,DoWhy的特点之一就是会让潜在的假设更容易理解。另外,DoWhy可以进行敏感度分析和其他鲁棒性检查。我们的目的是让人们关注他们在对因果推断做假设时的思考而不是其中的细节。

  提供将给定问题建模为因果图的原则方法,以便明确所有假设。为许多流行的因果推理方法提供统一的界面,结合图形模型的两个主要框架和潜在的结果。如果可能,自动测试假设的有效性,并评估估计对违规的稳健性。从概念上讲,DoWhy是根据两个指导原则创建的:明确要求因果假设,并测试对违反这些假设的估计的稳健性。换句话说,DoWhy将因果效应的识别与其相关性的估计分开,这使得能够推断出非常复杂的因果关系。

  为了实现其目标,DoWhy通过四个基本步骤对工作流中的任何因果推断问题进行建模:模型,识别,估计和反驳。

  模型: DoWhy使用因果关系图来模拟每个问题。当前版本的DoWhy支持两种图形输入格式:gml(首选)和点。该图可能包括变量中因果关系的先验知识,但DoWhy没有做出任何直接的假设。识别:使用输入图,DoWhy根据图形模型找到识别所需因果效果的所有可能方法。它使用基于图形的标准和do-calculus来找到可以找到可以识别因果效应的表达式的潜在方法估计: DoWhy使用统计方法(如匹配或工具变量)估算因果效应。当前版本的DoWhy支持基于倾向的分层或倾向得分匹配的估计方法,这些方法侧重于估计治疗分配以及侧重于估计响应面的回归技术。验证:最后,DoWhy使用不同的稳健性方法来验证因果效应的有效性。如何使用DoWhy

  numpySciPyscikit-learnpandasnetworkx(用于分析因果图)matplotlib(用于一般情节绘图)sympy(用于呈现符号表达式)与任何其他机器学习程序一样,DoWhy应用程序的第一步是加载数据集。在这个例子中,假设我们试图推断出不同医学治疗和由以下数据集代表的结果之间的相关性。

  在这一点上,我们只需要四个步骤来推断变量之间的因果关系。这四个步骤对应于DoWhy的四个操作:模型,估计,推断和反驳。我们可以将问题建模为因果图:

  DoWhy是一个非常简单和有用的框架来实现因果推理模型。当前版本可以用作独立库,也可以集成到流行的深度学习框架中,如TensorFlow或PyTorch。单一框架下的多种因果推理方法和四步简单编程模型的结合使得DoWhy非常易于使用数据科学家来解决因果推理问题。目前可以在Github上搜索DoWhy,在那里你可以找到更多细节,有兴趣的朋友不去看看。

  通过上一篇文章的介绍,我们已经基本了解了:Factor是组成PGM模型的基本要素;Factor之间的运算

  推理是构建高维复杂PGM模型的基础。...1. Causal Reasoning ,

  来源:新智元本文共4263字,建议阅读8分钟。本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文,提出“图网络”(Graph network),将...

  算法简单罗列 上一篇《贝叶斯网络与最大可能解释(MPE)问题》理清了最大可能解释(Most Probable Explanation, MPE)的概念,接下来准备在MATLAB中基于工具箱FullBNT-1.0.4实现贝叶斯网络

  性。 相关性是指在观测到的数据分布中,X与Y相关,如果我们观测到X的分布,就可以推断出Y的分布

  性是指在操作/改变X后,Y随着这种操作/改变也变化,则说明X是Y的因...

  1.图神经网络(Graph NNs)可能解决图灵奖得主Judea Pearl指出的深度学习无法做

  的核心问题。 2.如果AI要实现人类一样的能力,必须将组合泛化(combinatorial generalization)作为重中之重,而结构化的表示...

  的相关工作。就目前来看,事件方向相关的研究还是以事件抽取为主流任...

  识别。” 1月2日,阿里巴巴达摩院发布2020十大科技趋势(),其中...

  原理的新书,本书2020年初刚刚Release出来,需要的朋友自取。对该领域理解有限,翻译不太准确,望见谅。 文末附本书下载pdf地址。 前沿概述 因果关系推理(Causality)是一个非常...

  引言 贝叶斯网络 Bayesian network belief network directed acyclic graphical model 借由DAGs(有向无环图)得到一组随机变量{X1, X2, …, Xn}及其n组条件概率分布(conditional probability distributions,or ...

  机制及可信度算法在第三章和第四章中讨论了如何表示燃气轮机专家的知识以及如何把这些知识存储到知识库之中,即关于知识表示

  很自然的一个问题就是,既然机器学习当前主流是以统计规律得到的相关关系为主,那么我们为什么要研究

  关系呢? 以下将以一个经典的问题 – Yule-Simpson’s Paradox (辛普森悖论) 作为分析。我们来看一个例子:.....

  ?媒体在计算机领域有两种含义:一是指媒介,即存储信息的实体,如磁盘、光盘、磁带、半导体存储器等;二是指传递信息的载体,如数字、文字、声音、图形、图像等。以往的...

  转换的信息。简单地说,知识是经过加工的信息。 Bernstein说知识是特定领域的描述、关系

  信息的方法,用来发现数据间的潜在关系。在这个网络中,用节点表示变量,有向边表示变量的依赖关系。贝叶斯方法以其独特的不确定性知识...

  贝叶斯理论是处理不确定性信息的重要工具。...贝叶斯网络与其他决策模型不同,它本身是将多元知识图解可视化的一种概率知识表达与

(责任编辑:admin)
相关内容:
一篇文章带你看懂自动驾驶的“
http://www.cs0djo.cn大富豪为广大玩家提供在线娱乐游戏项目,开业以来广受用户的好评,大富豪app让你足不出户就能享受游戏博弈的魅力,可点击大富豪app下载链接让您玩转手机游戏投注!大富豪app,大富豪app下载,大富豪app下载链接