因果发现(causal discovery):从观测数据中了解一系列变量之间的潜在因果结构/关系。 应用:在基因组学中,研究人员使用因果发现确定基因调控网络;在社会科学中,因果发现可以帮助揭示各种社会、经济和人口因素之间的关系。 因果推断(causal inference):在已知或假设的因果结构前提下,量化原因和结果之间的因果效应强度 应用:临...
因果发现是指通过数据分析和观察,发现不同变量之间的关系。而因果推断则是通过实验设计和统计分析,确定某个变量对另一个变量产生影响的因果关系。 因果发现是科学研究的基础,通过分析数据和观察现象,可以发现变量之间的相关性和可能的因果关系。例如,流行病学研究通过调查人群的饮食习惯和健康状况,发现饮食习惯与疾病的...
适用于非高斯分布数据:对于不符合正态分布的数据,功能因果发现可以利用分布特性来推断因果关系。 灵活性高:可以结合不同的数学模型和统计测试,适应不同的数据特性和研究需求。 方法的缺点: 对模型假设敏感:如果模型假设与实际数据特性不符,可能会导致错误的因果推断。 计算复杂性:特别是当使用复杂的非线性模型时,计...
因果任务主要被分为因果发现任务和因果推断任务。对于前者来说,目前已有一系列工作探索了大语言模型在因果发现任务上的性能,最近的研究表明,以 GPT-4 为代表的大语言模型包含丰富的有助于因果发现的世界知识,并且大语言模型有能力借助世界...
因果分析分为因果发现和因果推断两个任务。前者旨在从数据中识别因果关系，而后者则聚焦于量化这些关系。常见的方法包括使用结构因果模型，如有向无环图（DAG）来表示变量间的因果联系，以及通过统计假设如马尔科夫条件和忠诚性条件来学习因果图。在实际操作中，可能需要从领域知识或数据中推测因果图。针对...
本次是的第三期。我们将由发起人之一,来自北京大学大数据科学研究中心博士研究生李昊轩重点分享大语言模型用于因果发现和大语言模型用于因果推断的主要工作。 集智俱乐部联合北京大学大数据科学研究中心博士研究生李昊轩、伦敦大学学院计算机博士研究生杨梦月,卡耐基梅隆大学和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学博士后研究员陈广义...
基于因果图的因果发现算法:利用因果图模型,如贝叶斯网络、因果图等,实现因果发现。 第4章 大模型因果推断算法 4.1 因果推断算法概述 因果推断算法主要包括以下几种: 基于随机实验的因果推断算法:通过随机实验,如随机分派、AB测试等,实现因果推断。 基于因果图的因果推断算法:通过构建因果图,如贝叶斯网络、因果图等,实...
本章节中咱们来聊聊如何发现一个因果结构,先给出因果的框架长成什么样子。 因果结构的定义 一组变量V的因果结构是一个有向无环图,其中每个节点对应的V的一个变量,每个连接表示对应变量之间的直接函数关系。 None 而因果模型的定义是依照因果结构而来的。
在2023年泛太平洋因果推断大会上,美国卡内基梅隆大学以及阿联酋 MBZUAI 教授张坤给了主题为“Advances in Causal Representation Learning: Discovery of the Hidden World ”的报告,介绍了团队在这三种维度决定的不同设定下的因果表征学习最新工...
因果关系是数据分析和理解的核心。没有对因果关系的深入理解,我们无法回答一些基本问题,例如“这种治疗对病人是有害还是有益?”尽管有许多关于数据分析的统计方法介绍,但直到现在,还没有一本初级水平的书系统地介绍如何从数据中梳理因果信息。《统计学中的因果推断》填补了这一空白。这本书用简单的例子和语言,展示...