《圖模型的結構學習及因果推斷》是依託北京大學,由耿直擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:圖模型的結構學習及因果推斷
- 依託單位:北京大學
- 項目負責人:耿直
- 項目類別:面上項目
- 負責人職稱:教授
- 批准號:10771007
- 研究期限:2008-01-01 至 2010-12-31
- 申請代碼:A0402
- 支持經費:18(萬元)
《圖模型的結構學習及因果推斷》是依託北京大學,由耿直擔任項目負責人的面上項目。
《圖模型的結構學習及因果推斷》是依託北京大學,由耿直擔任項目負責人的面上項目。項目摘要本研究主要探討網路模型的結構學習方法和因果作用的統計評價方法,並套用於計算機科學,計算機網路,流行病學和醫學中。在數據類型方面,我們提...
《因果推斷:基於圖模型分析》是2023年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 本書對因果推斷相關知識進行了系統、全面的介紹,為便於學習,對大多數知識點都進行了詳細的推導說明。圖書目錄 前言 第1章緒論1 1.1辛普森悖論1 1.2相關性...
《因果結構學習與因果推斷》是依託山東師範大學,由趙強擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 本項目主要探討因果結構的學習算法以及基於因果結構的統計因果推斷方法。在因果結構構建方面,研究Markov Blanket的搜尋方法;提出基於Markov ...
《因果推斷》是2023年中國人民大學出版社出版的圖書。內容簡介 本書是關於社會科學中因果關係確定方法的最新著作,其敘述風格尤其適合於經濟學學生的學習。因果推斷是當前國際學術界最熱門的研究領域之一,是一種通過事物的原因推導至某個...
學習理論 機率圖模型學習算法分為參數學習與結構學習。基於機率圖模型學習分為機率網路的參數學習與結構學習算法,並根據數據集是否完備而分為確定性不完備,隨機性不完備各種情況下的參數學習算法,針對結構學習算法特點的不同,結構學習算法...
《含潛變數圖模型的參數學習和結構學習》是依託長春工業大學,由徐平峰擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 近年來,圖模型已成為統計學中刻畫變數間相依性的一類非常重要的模型。但對於某些問題,僅含觀測變數的圖模型複雜度較高,解釋性...
4.5.11 試驗九:均衡表征學習和局部相似表征學習 124 4.5.12 總結 127 4.6 本章小結 127 參考文獻 128 第5章 基於結構因果模型的因果推斷方法 132 5.1 因果層級 132 5.2 結構因果模型 134 5.2.1 因果圖 134 5.2.2...
系統介紹因果推斷的基本知識、基於機器學習的因果推斷方法和基於因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的套用。圖書目錄 第1章 因果推斷入門1 1.1 定義因果關係的兩種基本框架1 1.1.1 結構因果模型3 1.1.2 潛結果框架...
因果推斷的可分解性和可傳遞性問題 1 引言 2 圖模型結構學習的可分解條件 3 直接作用和間接作用 3.1 基於關聯模型的直接作用與間接作用 3.2 基於因果模型的主分層直接作用 3.3 控制的和自然的直接作用 4 因果作用的可傳遞性問題 ...
本項目中,我們由數據出發,基於隱樹模型的學習方法來研究含隱變數因果網的統計學習方法。結題摘要 本項目研究了含隱變數因果網的學習和基於因果網的因果推斷問題。在含隱變數的因果網結構已知時,若因果網所對應的結構方程滿足線性和正...
第四節 DAG和因果結構推斷 第五節 結論 第三章 SVAR模型與線性動態Markov因果結構模型 第一節 VAR和SVAR模型 第二節 SVAR模型的識別 第三節 SVAR模型的遞歸結構假設 第四節 線性動態Markmr因果結構模型及其SVAR模型等價形式 第五節 ...
1.2結構化機率模型 . 2 1.2.1 機率圖模型 . 3 1.2.2 表示、推理、學習 . 5 1.3概述和路線圖 . 6 1.3.1 各章的概述 . 6 1.3.2 讀者指南 . 9 1.3.3 與其他學科的聯繫 ... 10 1.4歷史註記 ... 12 第...
項目著重對證據網路模型的基本建模理論、正向因果推理和反向診斷推理算法、參數以知識規則表示的證據網路推理方法、證據網路模型的結構學習方法及參數學習方法展開求解策略和計算方法研究,攻克其中的關鍵技術;在技術方法研究的支撐下,對軍事...
本項目擬首先研究動態全局和局部上下文的檢測與更新,以構建相應的動態圖模型;再提出聯合推理方法,以提高后繼學習過程中推理的準確性和實時性;最後重點研究針對動態圖模型表示的多元結構化學習框架及線上最佳化方法,使其對被跟蹤目標和...
《經濟政策評價與預測:基於因果推斷與機器學習的方法》總計十三章,其中王連軍負責編寫首章至第九章,溫桂榮編寫第十章,羅長青編寫第十章至第十三章。與國內外同類教材相比,本教材在內容、體系、結構方面有很多突出特色。
依照對貝葉斯網路結構的了解和觀測值的完整與否,我們可以分成下列四種情形:特性 1、貝葉斯網路本身是一種不定性因果關聯模型。貝葉斯網路與其他決策模型不同,它本身是將多元知識圖解可視化的一種機率知識表達與推理模型,更為貼切地蘊含了...