[图灵新知].别拿相关当因果！因果关系简易入门.pdf

最新推荐文章于 2022-08-25 09:30:12 发布
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本文提供了一本关于理解因果关系而非简单相关性的书籍下载链接，《别拿相关当因果！因果关系简易入门》。这本书旨在帮助读者深入理解因果推断的基本概念，避免将相关性误认为因果关系的常见陷阱。

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因果推断中文书单整理及简介
爱数据爱统计
11-12 5719
因果推断中文书单整理及简介@TOC 书单1: 为什么：关于因果关系的新科学[2019] 书单2： 别拿相关当因果！因果关系简易入门[2016] 书单3: 倾向值分析：统计方法与应用[2012] 书单4：基本无害的计量经济学：实证研究者指南[2012]
关于因果关系的新科学pdf_为什么：关于因果关系的新科学（序言）
weixin_29517217的博客
01-17 1674
此部分主要讲述为什么思维会胜于数据。因果推断并不是什么新的高科技，它力图模拟的理想技术就存在于我们人类自身的意识之中。一切变化和发展源于人类不停的询问为什么，对世界、对事物、对未来的探索。因果推断是关于‘为什么’这个问题的严肃思考。可以通过诸如‘预防’‘导致’‘由……引发’’证明’’该不该’这样的词语轻易识别出。因果推断催生了一种简单的数学语言，用以表达我们已知和欲知的因果关系。...
关于因果关系的新科学pdf_读书会 为什么：关于因果关系的新科学
weixin_29065791的博客
01-17 473
AP006：为什么 - 关于因果关系的新科学本次读书会所使用的主要文本是 Judea Pearl 与 Dana Mackenzie 的The Book of Why : The New Science of Cause and Effect(译版为《为什么：关于因果关系的新科学》)。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关...
为什么：关于因果关系的新科学中文版.pdf.zip
04-21
适用于学习，为什么，提供了因果推理方面的研究，对计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域有很大的帮助
【干货书】《因果推理导论-机器学习角度》，132页pdf
08-19
【干货书】《因果推理导论-机器学习角度》，132页pdf 有几个主要的主题贯穿全书。这些主题主要是对两个不同类别的比较。当你阅读的时候，很重要的一点是你要明白书的不同部分适合什么类别，不适合什么类别。 统计与因果。即使有无限多的数据，我们有时也无法计算一些因果量。相比之下，很多统计是关于在有限样本中解决不确定性的。当给定无限数据时，没有不确定性。然而，关联，一个统计概念，不是因果关系。在因果推理方面还有更多的工作要做，即使在开始使用无限数据之后也是如此。这是激发因果推理的主要区别。我们在这一章已经做了这样的区分，并将在整本书中继续做这样的区分。 识别与评估。因果效应的识别是因果推论所独有的。这是一个有待解决的问题，即使我们有无限的数据。然而，因果推理也与传统统计和机器学习共享估计。我们将主要从识别因果效应(在第2章中,4和6)之前估计因果效应(第7章)。例外是2.5节和节4.6.2,我们进行完整的例子估计给你的整个过程是什么样子。 介入与观察。如果我们能进行干预/实验，因果效应的识别就相对容易了。这很简单，因为我们可以采取我们想要衡量因果效应的行动，并简单地衡量我们采取行动后的效果。观测数据变得更加复杂，因为数据中几乎总是引入混杂。 假设。将会有一个很大的焦点是我们用什么假设来得到我们得到的结果。每个假设都有自己的框来帮助人们注意到它。清晰的假设应该使我们很容易看到对给定的因果分析或因果模型的批评。他们希望，清晰地提出假设将导致对因果关系的更清晰的讨论。
关于因果关系的新科学pdf_《为什么：关于因果关系的新科学》l 思维导图
weixin_30857403的博客
01-17 987
1、 文章结构人类创造出了我们今天所享有的科技文明。所有这一切都源于我们的祖先提出了这样一个简单的问题：为什么？因果推断正是关于这个问题的严肃思考。因果革命背后有数学工具上的发展作为支撑，这种数学工具最恰当的名称应该是“因果关系演算法”。其一为因果图（causal diagrams），用以表达我们已知的事物，其二为类似代数的符号语言，用以表达我们想知道的事物。 2、 因果关系之梯如果第一层级对应的...
因果论 —— 模型、推理和推断（概率、图及因果模型）②
qq_20144897的博客
08-25 1385
《因果论——模型、推理和推断》图与概率知识点总结
图灵系列丛书（交互设计、编程、大数据、人工智能等）
hzfy001的博客
01-14 2151
【课程内容】 图灵交互设计丛书 UX设计师要懂工业设计 亲爱的界面：让用户乐于使用、爱不释手 ***面交互：潜移默化的UX设计方略 用户体验设计：100堂入门课 移动应用UI设计模式 简约至上：交互式设计四策略.第2版 设计师要懂沟通术 图灵原创 Go语言编程 JavaScript设计模式与开发实践 Node.js开发指南 React Native入门与实战 人人都是数据分析师：Tableau...
Human-level concept learning through probabilistic program induction
宴夜小丑的博客
01-04 2394
论文：《Human-level concept learning through probabilistic program induction》  背景：   近年来，深度学习表现出接近人类水平的认知效果。但我们发现，深度学习仍然需要大量的训练数据才可以让机器进行“学习”，在这一点上，人类可以仅仅通过一个或几个简单的例子就可以学习新的概念，识别并派生新的概念，并且学习更丰富的特征，例如举一反...
赠书 | 人工智能变“人工智障”？关于因果关系的新科学
数据派THU
07-04 944
文末有福利哦！每当别人跟我提起“无人驾驶”汽车技术如何强大，又被大众赋予了怎样的期待，我都会想起HBO电视剧Silicon Valley《硅谷》中的一个情节：硅谷大亨风...
一个Python图书馆，可帮助数据科学家推断因果关系，而不是观察相关性。-Python开发
05-25
主题状态最新版本Python Version master分支构建生成分支生成文档生成主题状态最新版本Python Version master分支构建分支生成文档生成什么是CausalNex？ “使用贝叶斯网络进行因果推理的工具包。” CausalNex旨在成为使用贝叶斯网络进行因果推理和“假设分析”的领先库之一。 它有助于简化步骤：学习因果结构，允许领域专家扩大关系，估计潜在影响
Causal_Relation_Extraction：使用条件随机字段进行因果关系提取和识别
02-04
医学文献中的因果关系提取 使用条件随机场进行因果关系提取和识别。 这是我们的教师的项目。 到项目演示。 介绍 因果关系是两个事件之间的关系：因果。 原因是结果的产生者，而结果是原因的结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”，结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看，以下区别可能有用： •标记或未标记：如果有特定的语言单位表示这种关系，则标记因果关系； 否则未标记。 标有“我买了它，因为我读了很好的评论”； “当心。 不稳定”不是。 •歧义：如果商标始终表示因果关系，则它是明确的（例如，“因为”）。 如果它有
因果关系与因果关系的检验
11-25
因果关系与因果关系的检验,纯英文的，介绍非常详细
关于因果关系的新科学pdf_201979为什么：关于因果关系的新科学
weixin_33513255的博客
01-17 1424
这一周超级忙(貌似很少有不忙的日子)，已经要靠给自己定OKR来规划时间了，非关键的事情通通靠边。但是听书的文章，还是得继续写，因为除了兴趣，还多了一份责任(隔2天不发就会有人留言问为什么不发了)。 其实日常还是有坚持来看书，现在看书的速度有点快了，一个晚上可以看完一本书。 这是一本关于思维和逻辑的书，有时候多问几个为什么，会让我们多从几个角度来思考问题...
CNN已老，GNN来了：重磅论文讲述深度学习的因果推理（附资源）
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THU数据派
06-19 3万+
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...
因果推断（Causal Inference）概要
VisualCortex
03-12 2万+
（随便配的图，其实佛教的因果和我们这里的因果还不太一样的。。。） 这里简单谈一下因果学习相关的一些最为基础的东西。 首先，所谓因果性与相关性不同，相关性指的是如果我们观测到了一个变量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，如果我们操作了某个变量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...
黑盒测试方法—因果图法
qwert443122162的博客
05-09 8361
在一个功能模块中往往含有许多的功能模块，如果单独去测试每一个模块则会显得事倍功半，并且逻辑也会比较混乱，容易遗漏一些数据。因果图法是一个比较有用的方法，其考虑到了输入数据之间以及输入与输出之间的各种关系。 一、下面首先介绍因果图中的基本符号  1、恒等 含义：若原因出现则结果也出现，原因不出现，结果也不出现。即：如a=1.则b=1;  a=0,则b=0。 2、非（~） 含
python nlp 句子提取_关于nlp：使用NLTK python进行因果句提取
weixin_39897070的博客
12-28 783
我正在从水事故报告中提取因果关系句子。我在这里使用NLTK作为工具。我通过采用20个因果关系句子结构手动创建了regExp语法[请参见下面的示例]。构造的语法是以下类型的grammar = r'''Cause: {??+?+}'''现在，语法对测试集具有100％的回忆性(我建立了具有50个因果关系语句和50个非因果关系语句的玩具数据集)，但精度较低。我想问一下：如何训练NLTK来自动构建正则表达式...
python数据科学手册图灵出品.pdf
最新发布
11-11
《Python数据科学手册：图灵出品.pdf》是一本由Jake VanderPlas编写的数据科学相关的Python入门教材。本书内容全面、系统，涵盖了数据处理、数据分析、机器学习等领域的基本知识和实践技巧。 首先，这本书的特点之...
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