The Causal Markov Assumption

最新推荐文章于 2025-02-16 22:51:45 发布
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分类专栏： causal学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chindmin/article/details/79054911
本文探讨了如何通过构建因果有向无环图(Causal DAG)来建立贝叶斯网络。介绍了一般情况下，若变量的概率分布满足因果DAG中的马尔科夫条件，则称为因果马尔科夫假设。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我们可以构造一个Causal DAG来构建一个Bayesian network. 一般地，给定一些定义“causation”和“direct causal influence”, 如果我们创建了一个causal DAG G = (V, E)，假设变量V的概率分布满足Markov condition 在G中，我们称这为：Causal Markov Assumption。

MarkovModels马尔科夫模型读书笔记
辛明辉的专栏
01-24 2476
前言本来是想了解HMM模型（隐马尔科夫模型），但是HMM是建立在MarkovModels模型的基础上，这里就简单的介绍一下马尔科夫模型，其实类似翻译啦。参考UMDHMM概念介绍 可观察状态（Observable states）：1,2…,N （例如天气的状态，sunny,rainy,cloudy，3中状态） 可观察状态序列（Observed sequence） （PS：一般都是随时间而改变，例如
NLP笔记之Markov assumption 和 language model
dingyplucky的博客
08-07 1204
贝叶斯模型无法表示长句子，多个单词的条件下，某个词出现的概率极小，再经过链式法则连乘之后，概率更小。 针对这个问题，有马尔科夫假设： 马尔科夫假设：某个单词出现的概率只与它前面的一个或几个单词有关。 一阶马尔科夫模型对应二元语法模型bigram 二阶马尔科夫模型对应三元语法模型trigram 一元语法模型无法表示语句中单词之间的关系。一元模型下，正常语句的概率和改句子打乱后的概率相...
马尔科夫假设
xixixixixixixi21的博客
07-06 691
马尔科夫假设（Markov Assumption），也称为无记忆假设，它假设在给定当前状态的情况下，未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态序列无关。
NLP深入学习——Chain Rule and Markov Assumption
weixin_42894555的博客
06-21 753
文章目录返回主目录Chain RuleMarkov Assumption1st order Markov Assumption2nd order Markov Assumption3rd order Markov Assumption 返回主目录 这是一个系列的文章，点击返回综合目录页 Chain Rule P(A,B)=P(A∣B)⋅P(B)=P(B∣A)⋅P(A)P(A,B)={P(A|B)·P(B)}={P(B|A)·P(A)}P(A,B)=P(A∣B)⋅P(B)=P(B∣A)⋅P(A) 同理.
理解Markov假设
ybdesire的专栏
02-08 1万+
引言 Markov假设是基于模板表示的时序模型的基础。也是理解HMM的前提。 简单说来，Markov假设使得概率计算得到简化。下面讲解如何直观的理解Markov假设，以及它详细推导过程。 时序模型 当对动态环境进行建模时，我们感兴趣的是，当问题的状态随时间变化时，对其关于状态进行推理。 这种环境可以根据系统状态进行建模。用X(t)X(t)X^{(t)}表示系统变量（也叫模板变量）。可...
Notes of Causal Inference Course by Brady Neal (Chap 1-5)
ElizabethX的博客
05-22 432
本文是Youtube上causal inference课程系列的笔记，便于以后回顾。课程作者是Brady Neal， 视频link在这里。
Hidden Markov Model (HMM) 详细推导及思路分析
Jay_Tang的博客
05-03 1707
往期文章链接目录 Before reading this post, you should be familiar with the EM Algorithm and decent among of knowledge of convex optimization. If not, check out my previous post EM Algorithm convex optimiz...
NLP-Lecture 4 Part-Of-Speech Tagging
weixin_45661573的博客
05-14 1652
Lecture 4 Part-Of-Speech TaggingLearning ObjectivePart-of-Speech TaggingIntroduction to Part-Of-Speech (POS) TaggingPOS Tag SetsOn-Line Part-of-Speech (POS) Tagging DemosPOS Tagging ApproachRule-based...
因果系列文章（1）：因果推断及相关论文
jiey0407的博客
08-30 2361
因果分析系统只推荐一个，有兴趣可以去了解一下：
CVPR2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
04-09 1万+
1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
causaldag:用于创建，操作和学习因果DAG的Python软件包
05-03
该软件包即将发布V1，可能（次要）重大更改。 发布后，将来的重大更改将不那么频繁地发生，并且会引起更多注意。 请根据需要提出问题。 causaldag是以下软件包的通用包装： 对于大多数用例，安装和导入causaldag应该足够了。 CausalDAG是用于创建，操作和学习因果DAG的Python软件包。 CausalDAG需要Python 3.5+ 安装 安装最新版本的CausalDAG： $ pip3 install causaldag 文献资料 有关每个子包的文档，请访问： graphic_models： ： graphic_model_learning： ： conditional_independence： : 特定算法的示例可以在找到 简单的例子 找到对应于DAG的CPDAG（完全有向无环图，又名必要图）： >>> from causaldag impo
隐马尔可夫模型
tianqio的专栏
06-17 4629
前一篇文章没有系统地介绍这个模型，本篇文章将详细介绍1. 定义：The Hidden Markov Model is a finite set of states, each of which isassociated with a (generally multidimensional) probability distribution[]. Transitions a
贝叶斯滤波（三）贝叶斯滤波算法推导
wongkingkeng的博客
06-16 3907
一、马尔可夫假设 马尔可夫假设简单来说，就是当前状态仅取决于先前的状态和当前输入。 比如某个人在停车场倒车停进车位里，那么这辆车下一秒的速度，仅仅取决于车当前的速度，和下一秒车的油门，跟这辆车昨天开去了哪座城市，去了哪个村庄是没有关系的。也就是说我现在的速度仅仅取决于我上一秒的速度和我现在踩下了多少油门有关系。 根据马尔科夫假设，我们才能推导递归贝叶斯的更新公式。 二、贝叶斯滤波算法的数学推导 1. 全概率公式： ...
《Parameter estimation for text analysis》阅读笔记（四）
qq_16603365的博客
12-11 359
本文内容为Parameter estimation for text analysis阅读笔记第四篇，如有错误或疏漏之处，恳请各位批评指正！ 简介： 本文将主要介绍两类关联性较大的方法，用以描述一个系统的概率行为：贝叶斯网络 (Bayesian network)和生成过程 (Generative process)。 1. 贝叶斯网络（Bayesian network） 贝叶斯网络是一种图语...
Causal ML学习笔记
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u013473512的博客
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项目名称：Causal ML: A Python Package for Uplift Modeling and Causal Inference with ML 项目名称：Causal ML：使用机器学习进行提升建模和因果推理的Python包 CausalML是uber的开源项目，用于使用机器学习方法进行提升建模和因果推理方法。它允许用户从实验或观察数据估计条件平均治疗效果(CATE)或个体...
语言模型的发展
weixin_43961909的博客
04-19 1410
    一般来说，语言模型旨在对于人类语言的内在规律进行建模，从而准确预测词序列中未来（或缺失）词或词元（Token）的概率。根据所采用技术方法的不同，针对语言模型的研究工作可以分为以下四个主要发展阶段：     统计语言模型（Statistical Language Model, SLM），在 20 世纪 90 年代兴起的统计语言模型是基于统计学习方法研发的。具体来说，统计语言模型使用马尔可夫假设（Markov Assumption）来建立语言序列的预测模型，通常是根据词序列中若干个连续的上下文单词来预测
AI 语言模型发展史：统计方法、RNN 与 Transformer 的技术演进
最新发布
运维小子
02-16 1091
自然语言处理（NLP）是 AI 领域的重要分支，而语言模型（Language Model, LM）是 NLP 的核心技术。本文从技术角度详细分析三种方法的核心原理、优缺点，并探讨 Transformer 如何在 AI 大模型（如 GPT-4）中发挥关键作用。目前，Transformer 是大模型（如 GPT-4、BERT）的核心技术，未来 NLP 发展仍围绕自注意力机制展开。记忆过去的信息，解决了 N-gram 只能处理短上下文的问题。的演进，每一步都在提升模型的表达能力和计算效率。RNN 通过隐藏状态。
Advanced Topics in Statistical Machine Learning 笔记02：贝叶斯网络（Bayesian Network）
MYJace的博客
10-03 2617
Advanced Topics in Statistical Machine Learning 笔记02：贝叶斯网络
端到端语音识别（一） 概况
xmdxcsj的专栏
04-20 9912
传统方法的局限性[1]HMMMarkovian Assumptionp(qt|q<t)=p(qt|qt−1)p(q_t|q_{<t})=p(q_t|q_{t-1}) 转移概率只跟前一个时刻有关，无法对长时依赖性建模。Conditional Independence Assumptionp(xt|x<t,q≤t)=p(xt|qt)p(x_t|x_{<t}, q_{\leq t})=p(x_t|q_t
causal inference: the mixtape pdf
12-24
《Causal Inference: The Mixtape PDF》是一本介绍因果推断的电子书。在这本书中，作者通过音乐混搭的方式，向读者解释了因果推断的概念和方法。因果推断是指通过观察和分析来确定某一事件或行为是导致另一事件或...
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