数据驱动因果学习：问题与方法综述
人工智能
2020-05-06 v4 统计方法学
摘要
本文探讨便捷获取海量数据如何影响我们学习因果效应与关系的能力。在大数据时代，学习因果性在哪些方面不同于或等同于传统方式？为回答此问题，本综述对因果及关系学习的传统方法与前沿方法进行了全面且结构化的回顾，并阐述了因果性与机器学习之间的联系。本文逐案指出了大数据如何促进、复杂化或推动各类方法。
引用
@article{arxiv.1809.09337,
title = {A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods},
author = {Ruocheng Guo and Lu Cheng and Jundong Li and P. Richard Hahn and Huan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09337},
year = {2020}
}
备注
35 pages, accepted by ACM CSUR