因果关系基本概念：贝叶斯网络和概率分布

最新推荐文章于 2024-09-11 09:30:00 发布

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#机器学习

本文探讨了因果关系推理的重要性及贝叶斯网络如何帮助我们理解变量间的因果关系。通过d-分割标准，我们可以识别哪些变量是独立的，哪些是相互依赖的。文章还讨论了仅凭观测数据无法确定因果关系的问题，并强调了建立模型假设的重要性。

阅读David Salazar的文章Causality: Bayesian Networks and Probability Distributions后的笔记

动机

“相关性不意味着因果关系”。但经常有人试图将控制变量加入回归方程中，以试图估计因果效应，这是一种错误的想法。

贝叶斯网络

将概率分布与有向图结合了起来，因此可以使用d-分割标准（d-separation criterion）对目标变量的独立和非独立变量进行判别。

d-分割：中断信息的流动

三种基本模式：

链式路径（chain）： $X\rightarrow Y\rightarrow Z$

分岔路径（fork）：

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31、因果关系：贝叶斯网络中的因果解释与应用

yoga7的博客

09-03

本文探讨了贝叶斯网络中的因果解释及其在多个领域的应用。文章从贝叶斯网络的定义与因果关系的联系入手，详细分析了条件化与干预、相关性与因果性之间的区别，并介绍了因果模型的构建与查询方法。同时，文章深入探讨了结构因果可识别性、功能因果模型的部分可识别性以及反事实查询的推理机制。在学习因果模型方面，分别讨论了无混淆因素、干预数据、潜在变量等不同情况下的学习策略。最后，文章结合吸烟与癌症、临床实验等案例，展示了因果分析在实际问题中的重要性，并展望了其未来发展趋势。

贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！

mantch

07-13

2万+

文章目录1. 对概率图模型的理解2. 细数贝叶斯网络2.1 频率派观点2.2 贝叶斯学派2.3 贝叶斯定理2.4 贝叶斯网络2.4.1 贝叶斯网络的结构形式2.4.2 因子图2.5 朴素贝叶斯3. 基于贝叶斯的一些问题4. 生成式模型和判别式模型的区别5. 代码实现6. 参考文献 1. 对概率图模型的理解概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关...

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因果论（三）——因果贝叶斯网络

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07-25

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Python数据挖掘

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虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？机器学习的一个分支是贝叶斯概率图模型(Bayesian probabilistic graphical models)，也称为贝叶斯网络（Bayesian networks, BN），可用于确定这些因果因素。在我们深入讨论因果模型的技术细节之前，让我们先复习一些术语：包括"相关性"(correlation)和"关联性"(association)。

因果网 causal nets

FM_1793的博客

10-09

875

在机器学习领域，因果图也用于因果推断，以确定特征之间的因果关系，以及在建立预测模型时减少潜在的因果混淆。“Causal nets” 通常指的是因果图或因果网络，它是一种用于表示和分析因果关系的图形化工具和数学模型。每个节点表示一个可能的因果因素，例如，一个节点可以代表温度、湿度、时间、药物治疗等。一个箭头从一个节点指向另一个节点，表示前一个节点的变化可能导致后一个节点的变化。箭头的方向表示了因果关系的方向。：因果图也可以包含未观察到的变量，这些变量可能对系统的因果关系产生影响，但不容易直接测量或观察到。

图形模型：贝叶斯网络与概率分布

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Matlab算法：结构与参数学习在贝叶斯网络构建中的应用，实现因果推断与条件概率计算，数据程序分离，注释详尽易理解,Matlab算法：结构学习、参数学习建个贝叶斯网络 Matlab算法：贝叶斯网络因果

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pgmpy：用于在贝叶斯网络中学习（结构和参数）和推理（统计和因果）的Python库

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pgmpy pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： : 我们的邮件列表位于。我们在社区聊天。依存关系 pgmpy具有以下非可选依赖项： python 3.6或更高版本网络X 科学的麻木火炬一些功能还需要： tqdm 大熊猫剖析统计模型作业库安装 pgmpy在pypi和anaconda上都可用。通过anaconda安装使用： $ conda install -c ankurankan pgmpy 通过pip安装： $ pip

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08-31

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回校一周了，前段时间忙活着组会讨论班的事儿，然后安装了一个Ubuntu的双系统，暂时不想码代码先把一直好奇的贝叶斯网络了解下。[1][2] 贝叶斯概率首先是贝叶斯概率。贝叶斯作为泥腿子颠覆了前人“事件发生概率非1即0”的僵硬思维（频率派）：[2] 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白.

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