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图书基本信息 | |
图书名称 | 大数据中的因果关系发现 |
作者 | 蔡瑞初,郝志峰 著 |
定价 | 99元 |
出版社 | 科学出版社 |
ISBN | 9787030584762 |
出版日期 | 2018-08-01 |
字数 | |
页码 | 115 |
版次 | |
装帧 | 平装 |
开本 | 16开 |
商品重量 |
内容提要 | |
因果关系严格区分了“因”变量和“果”变量,在揭示事物发生机制、指导干预行为等方面具有相关关系不可替代的重要作用。在大数据时代,如何探索海量、高维、观察性的数据背后的因果机制具有重要的商业价值和科学意义。观察数据的因果关系方向判断困难、高维数据的因果结构发现能力不足、现有算法适用场景有限等仍然严重阻碍着因果推断领域的发展,是当前因果关系研究的难点和热点。《大数据中的因果关系发现》从因果关系与相关关系之间的区别与联系出发,从因果关系模型、因果关系发现方法、因果关系与机器学习关系等角度对上述进展进行探讨,并对作者研究团队关于上述问题的一些新研究进展进行总结。 |
目录 | |
目录 n 前言 n 章 导论 1 n 1.1 因果关系的概念 1 n 1.2 因果关系与相关关系 2 n 1.3 因果关系与机器学习 3 n 1.4 基于实验与基于观察数据的因果关系发现 4 n 1.5 小结 6 n 参考文献 6 n 第2章 基础知识 7 n 2.1 贝叶斯网络 7 n 2.2 函数因果模型 9 n 2.3 独立性假设检验 10 n 2.3.1 离散数据的G2检验 11 n 2.3.2 线性数据的偏相关检验 12 n 2.3.3 非线性数据的核条件独立性检验 13 n 2.4 回归分析 15 n 2.4.1 线性数据的小二乘回归 15 n 2.4.2 非线性数据的高斯过程回归 17 n 2.5 小结 19 n 参考文献 19 n 第3章 基于约束的方法 20 n 3.1 因果网络结构学习问题 20 n 3.2 PC算法和IC算法 21 n 3.2.1 PC算法 21 n 3.2.2 IC算法 24 n 3.3 基于V-结构组装的方法 26 n 3.3.1 V-结构的误发现问题 26 n 3.3.2 V-结构的组装策略 26 n 3.4 应用 33 n 3.5 小结 35 n 参考文献 36 n 第4章 基于函数因果模型的方法 38 n 4.1 典型数据的函数因果模型 38 n 4.1.1 面向线性非高斯噪声数据的方法 38 n 4.1.2 面向非线性噪声数据的方法 42 n 4.1.3 面向后非线性数据的方法 46 n 4.2 离散数据的低秩隐状态函数因果模型 47 n 4.2.1 低秩隐状态函数因果模型 48 n 4.2.2 低秩隐状态函数因果模型的可识别性 51 n 4.3 应用 52 n 4.3.1 移动通信网络性能之间的因果关系 52 n 4.3.2 鲍鱼身体特征与年龄的因果关系 54 n 4.3.3 匹兹堡桥结构参数之间的因果关系 56 n 4.4 小结 57 n 参考文献 58 n 第5章 混合型方法 59 n 5.1 分治策略 59 n 5.1.1 算法框架 59 n 5.1.2 因果分割集搜索算法 62 n 5.1.3 局部结构化合并算法 63 n 5.1.4 理论分析 65 n 5.2 组装策略 67 n 5.2.1 算法框架 67 n 5.2.2 局部结构生成算法 69 n 5.2.3 基于传播的权重增强算法 70 n 5.2.4 基于大无环子图的因果排序算法 71 n 5.2.5 结合因果排序的冗余边剔除算法 74 n 5.3 融合策略 75 n 5.3.1 函数因果似然度模型 75 n 5.3.2 函数因果似然度模型的可识别性分析 78 n 5.4 应用 79 n 5.5 小结 81 n 参考文献 81 n 第6章 其他相关主题 83 n 6.1 时序数据上的因果关系发现 83 n 6.1.1 格兰杰因果关系 83 n 6.1.2 基于函数因果模型的时序因果关系发现算法 85 n 6.1.3 时序因果关系发现在社交网络上的应用 87 n 6.2 不完全观察数据上的隐变量发现 97 n 6.2.1 隐变量发现算法 98 n 6.2.2 基于函数因果模型的隐变量发现算法 99 n 6.2.3 隐变量发现在外行星探测中的应用 104 n 6.3 因果关系与迁移学习 105 n 6.3.1 迁移策略 106 n 6.3.2 不同因果机制下的可迁移性问题 108 n 6.3.3 迁移学习在遥感图像分类中的应用 111 n 6.4 小结 113 n 参考文献 114 n 彩图 |