黑群晖建设个人网站西青seo

黑群晖建设个人网站,西青seo,wordpress升级超时,免费代理ip地址14.5 因果发现方法：PC算法、基于约束与基于分数的学习 因果发现旨在仅从观测数据中推断变量间潜在的因果结构，是因果科学中一项基础而核心的任务。与基于干预实验的“黄金标准”不同，因果发现试图在无法进行主动实验的场景下，从被动收集的数据中揭示数据生成机制。其主流方…14.5 因果发现方法：PC算法、基于约束与基于分数的学习因果发现旨在仅从观测数据中推断变量间潜在的因果结构，是因果科学中一项基础而核心的任务。与基于干预实验的“黄金标准”不同，因果发现试图在无法进行主动实验的场景下，从被动收集的数据中揭示数据生成机制。其主流方法主要建立在结构因果模型和有向无环图的框架之上。根据方法论的核心原理，主要分为两大类：基于约束的方法和基于分数的方法。PC算法是前者的典型代表，而后者的核心是搜索优化。近年来，融合两类方法优势的混合方法也日益受到重视。本节将系统阐述PC算法的原理与演进，并深入剖析基于约束与基于分数这两种核心学习范式的思想、流程与前沿发展。14.5.1 PC算法：基于约束的经典范式PC算法（以其提出者Peter和Clark命名）是应用最广泛的基于约束的因果发现算法。它通过系统地检验变量间的条件独立性，逐步构建并定向因果图。14.5.1.1 核心假设与三步流程PC算法的有效性依赖于几个关键假设：因果马尔可夫性（DAG中的变量仅依赖于其父节点）、因果忠诚性（概率分布中的所有条件独立性均忠实地由DAG中的d-分离关系反映），以及无隐变量和选择偏差。其流程分为三个核心步骤：骨架构建：算法从一个所有变量两两相连的完全无向图开始。对于每一对相邻变量( X ， Y ) (X， Y)(X，Y)，它按条件集大小l = 0 ， 1 ， 2 ， … l=0， 1， 2， \ldotsl=0，1，2，…的顺序，测试在给定其他l ll个变量的条件下X XX与Y YY是否独立。若找到某个条件集S SS使得X ⊥ ⁣ ⁣ ⁣ ⊥ Y ∣ S X \perp\!\!\!\perp Y \mid SX⊥⊥Y∣S成立，则删除X X