科学网—因果推理综述推荐一篇
因果推理综述推荐一篇已有3701次阅读2022-1-421:30|个人分类:科普|系统分类:科普集锦
因果推理可以让机器学习具备可解释性,将因果推理与机器学习结合,将是迈向人工智能2.0的关键步骤。既然这么重要,本次推荐1篇国产杂志《Engineering》邀约的综述性论文《CausalInference》(图1)。
图1 综述性论文《CausalInference》
该综述性论文由国内外在因果推理领域的多位大咖共同撰写,况琨博士撰写“平均因果效应评估――简要回顾与展望”,李廉教授撰写“反事实推理的归因问题”,耿直教授撰写“Yule-Simpson悖论和替代指标悖论”,徐雷教授撰写“因果发现CPT(CausalPotentialTheory)方法”,张坤教授撰写“从观测数据中发现因果关系”,廖备水和黄华新教授撰写“形式论辩在因果推理和解释中的作用”,丁鹏教授撰写“复杂实验中的因果推断”,苗旺教授撰写“观察性研究中的工具变量和阴性对照方法”,蒋智超博士撰写“有干扰下的因果推断”。多的不说了,感兴趣可以一睹为快。
参考文献:
[1]KunKuang,LianLi,ZhiGeng,LeiXu,KunZhang,BeishuiLiao,HuaxinHuang,PengDing,WangMiao,ZhichaoJiang.CausalInference.Engineering,2020,6(3):253-263.
更多背景知识如下:
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号外,为了便于交流,我们为miRNA介导的ceRNA研究在FrontiersinMolecularBiosciences杂志(2020_IF=5.246)整了个专刊,主题为“ComputationalIdentificationofceRNARegulation”。投稿链接:https://www.frontiersin.org/research-topics/24340/哦。
文章下载链接:
因果推理.pdf
https://blog.sciencenet.cn/blog-571917-1319599.html上一篇:miRNA活性识别之因果推理方法下一篇:构建条件单细胞基因调控网络收藏IP:202.203.17.*|热度|