图书介绍
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- 蔡瑞初，郝志峰著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030584762
- 出版时间：2018
- 标注页数：115页
- 文件大小：19MB
- 文件页数：124页
- 主题词：数据处理－研究
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图书目录
第1章 导论1
1.1因果关系的概念1
1.2因果关系与相关关系2
1.3因果关系与机器学习3
1.4基于实验与基于观察数据的因果关系发现4
1.5小结6
参考文献6
第2章 基础知识7
2.1贝叶斯网络7
2.2函数因果模型9
2.3独立性假设检验10
2.3.1离散数据的G2检验11
2.3.2线性数据的偏相关检验12
2.3.3非线性数据的核条件独立性检验13
2.4回归分析15
2.4.1线性数据的最小二乘回归15
2.4.2非线性数据的高斯过程回归17
2.5小结19
参考文献19
第3章 基于约束的方法20
3.1因果网络结构学习问题20
3.2PC算法和IC算法21
3.2.1PC算法21
3.2.2IC算法24
3.3基于V-结构组装的方法26
3.3.1V-结构的误发现问题26
3.3.2V-结构的组装策略26
3.4应用33
3.5小结35
参考文献36
第4章 基于函数因果模型的方法38
4.1典型数据的函数因果模型38
4.1.1面向线性非高斯噪声数据的方法38
4.1.2面向非线性噪声数据的方法42
4.1.3面向后非线性数据的方法46
4.2离散数据的低秩隐状态函数因果模型47
4.2.1低秩隐状态函数因果模型48
4.2.2低秩隐状态函数因果模型的可识别性51
4.3应用52
4.3.1移动通信网络性能之间的因果关系52
4.3.2鲍鱼身体特征与年龄的因果关系54
4.3.3匹兹堡桥结构参数之间的因果关系56
4.4小结57
参考文献58
第5章 混合型方法59
5.1分治策略59
5.1.1算法框架59
5.1.2因果分割集搜索算法62
5.1.3局部结构化合并算法63
5.1.4理论分析65
5.2组装策略67
5.2.1算法框架67
5.2.2局部结构生成算法69
5.2.3基于传播的权重增强算法70
5.2.4基于最大无环子图的因果排序算法71
5.2.5结合因果排序的冗余边剔除算法74
5.3融合策略75
5.3.1函数因果似然度模型75
5.3.2函数因果似然度模型的可识别性分析78
5.4应用79
5.5小结81
参考文献81
第6章 其他相关主题83
6.1时序数据上的因果关系发现83
6.1.1格兰杰因果关系83
6.1.2基于函数因果模型的时序因果关系发现算法85
6.1.3时序因果关系发现在社交网络上的应用87
6.2不完全观察数据上的隐变量发现97
6.2.1隐变量发现算法98
6.2.2基于函数因果模型的隐变量发现算法99
6.2.3隐变量发现在外行星探测中的应用104
6.3因果关系与迁移学习105
6.3.1迁移策略106
6.3.2不同因果机制下的可迁移性问题108
6.3.3迁移学习在遥感图像分类中的应用111
6.4小结113
参考文献114