MLA'18 - The 16th China Symposium on Machine Learning and Applications

第十六届中国机器学习及其应用研讨会

2018年11月2-4日,南京大学,南京

题目: 因果推断和因果图模型
报告人: 何洋波 博士 北京大学
摘要: 发现因果规律是人们进行科学研究的主要动力之一。因果推断探讨利用数据确定因果关系、度量因果效应的方法。近年来,包括哲学、统计学、计算机科学、社会学、 医学和公共卫生等领域的研究者对因果及其推断方法进行了广泛的探讨和研究。因果图模型提供了一种用概率图进行因果推断的框架。因为其能直观表示因果知识,有效地对因果效应进行的概率推断,使得相关方法成为统计学、机器学习、生物信息等领域的一个研究热点。然而,利用数据,特别是观察数据进行因果的学习和推断的方法还不完善,大多基于实际数据的因果分析很难得到理想的效果。本报告将介绍和分析因果推断和基于图模型的因果推断的发展现状,报告作者在相关领域的一些研究。





南京大学
机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)
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