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因果推断导论人工智能俞奎,王浩,梁吉业编

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北京丰台

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作者俞奎,王浩,梁吉业编

出版社机械工业出版社

ISBN9787111731078

出版时间2023-08

版次1

装帧平装

开本16

页数244页

字数331千字

定价79元

货号xhwx_1203019659

上书时间2024-09-30

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商品详情

品相描述：全新: 正版特价新书

商品描述: 主编：

本书是一本系统介绍因果推断的基本概念、理论与方法的参书，主要特如下：amp;lt;brgt;?从rubin潜在结果模型开始，系统的介绍了因果推断的基本概念、基本问题和重要设，然后详细介绍了基于rubin潜在结果模型的经典和代表的因果效应计算方法；amp;lt;brgt;?基于rubin潜在结果模型引入pearl因果结构模型，比较系统的从图模型的角度详细介绍了pearl因果推断框架下的do演算、混杂偏差、选择偏差、反事实、中介效应等因果推断的重要概念与理论方法；amp;lt;brgt;?从pearl因果结构模型的角度详细介绍了经典与新因果结构学算法的基本思想和执行过程，以及pearl因果推断框架在实际数据中的因果效应计算方法。

目录：

序

前言

符号表

部分因果推断基础

章因果关系推断的基本概念2

1.1因果关系推断2

1.2混杂与辛普森悖论3

1.3对照试验4

1.4数据驱动的因果推断模型4

1.5图模型5

1.5.1有向无环图5

1.5.2大祖先图7

1.6贝叶斯网络11

参文献15

第二部分rubin潜在结果模型与因果效应

第2章潜在结果模型与因果效应的概念18

2.1潜在结果模型的概念18

2.1.1潜在结果的定义18

2.1.2潜在结果模型20

2.2因果效应定义与设20

2.2.1个体因果效应20

2.2.2均因果效应21

2.2.3异质因果效应25

2.3拓展阅读27

参文献27

第3章因果效应估计方法29

3.1匹配方法29

3.1.1选择协变量31

3.1.2定义距离度量31

3.1.3选择匹配算法34

3.1.4评估匹配算法39

3.2分层方法40

3.3重加权方法42

3.3.1样本重加权42

3.3.2样本和协变量重加权 46

3.4表示学方法49

3.4.1问题转化 49

3.4.2反事实回归方法50

3.4.3保持个体相似的因果效应估计方法54

3.5拓展阅读60

参文献61

第三部分pearl因果图模型与方法

第4章干预与因果图模型64

4.1干预与do演算64

4.2因果贝叶斯网络模型65

4.2.1因果贝叶斯网络基础65

4.2.2因果贝叶斯网络与干预68

4.3结构因果模型71

4.3.1结构因果模型的定义71

4.3.2结构因果模型与干预72

4.4拓展阅读73

参文献73

第5章混杂偏差75

5.1混杂因子的图形化表示75

5.2父代因果效应准则77

5.3后门准则79

5.4前门准则81

5.5do演算公理系统83

5.6拓展阅读85

参文献86

第6章选择偏差87

6.1选择偏差的概念87

6.2选择偏差的图形化表示88

6.3选择后门标准90

6.4拓展阅读92

参文献93

第7章反事实推断95

7.1反事实的定义95

7.2反事实计算96

7.3反事实和干预98

7.3.1反事实与do算子98

7.3.2后门的反事实解释100

7.4反事实与潜在结果102

7.5反事实与决策104

7.5.1必要因、充分因和充要因104

7.5.2参与者处理效应106

7.6拓展阅读108

参文献108

第8章因果中介效应110

8.1中介效应的基本概念110

8.2基于线模型的因果中介效应113

8.3基于反事实的因果中介效应115

8.4进一步分析121

8.5拓展阅读123

参文献123

第9章工具变量125

9.1工具变量的概念125

9.1.1三个基本条件125

9.1.2工具变量不等式126

9.1.3同质与单调127

9.2工具因果效应估计129

9.2.1二值工具因果效应估计129

9.2.2连续工具因果效应估计130

9.3条件工具变量131

9.4识别工具变量133

9.5拓展阅读135

参文献135

第四部分因果结构学方法

0章组合优化因果结构学138

10.1优化学139

10.1.1理论基础139

10.1.2pc算法142

10.1.3fci算法154

10.2打分优化学161

10.2.1基本思路161

10.2.2评分函数162

10.2.3经典的打分优化学算法165

10.3拓展阅读168

参文献168

1章连续优化因果结构学171

11.1连续优化方法171

11.1.1模型构造171

11.1.2权重邻接矩阵172

11.1.3数值问题转化173

11.1.4无环约束方法174

11.1.5迭代优化176

11.2从线模型到神经网络177

11.3用mlp进行dag学179

11.3.1多层感知机179

11.3.2生成模型构建180

11.3.3邻接矩阵表示181

11.3.4训练优化183

11.4dag-gnn183

11.4.1问题转化 184

11.4.2变分自184

11.4.3模型构造 187

11.4.4离散情形 188

11.4.5无环约束改进 188

11.4.6训练优化189

11.5对抗优化方法sam190

11.5.1生成对抗网络190

11.5.2深度神经网络拟合因果机制190

11.5.3学准则192

11.6拓展阅读195

参文献196

2章局部因果结构学198

12.1基于的局部因果结构学198

12.1.1局部骨架学198

12.1.2局部骨架定向208

12.2基于打分的局部因果结构学210

12.3局部到全局的因果结构学211

12.3.1mmhc算法211

12.3.2对称校正212

12.4拓展阅读213

参文献214

第五部分因果结构未知情形下的因果效应估计

3章基于cpdag的因果效应估计218

13.1基于全局cpdag的因果效应估计218

13.1.1ida算法思想218

13.1.2ida算法执行219

13.2基于局部因果结构的因果效应估计222

13.2.1效应和直接效应222

13.2.2等价类与链组件 223

13.2.3基于链组件的全局方法224

13.2.4基于链组件的局部方法227

13.3拓展阅读231

参文献231

内容简介：

本书以构建因果推断基础知识框架，主要从rubin因果模型、pearl因果模型、基于图模型的因果效应计算、因果结构学、因果机器学五个篇章为大家介绍智因果推断的基础理论、模型、方法、和前沿应用，步入充满趣味与挑战的因果推理领域。

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