信号的线性、时不变特性以及稳定性等都相对而言比较好理解，每每到了因果这一块，总是让人费解。于是今天总结一番，扫清这个学习过程中的障碍！因果关系：从系统的因果性来看，输入（激励）是输出（响应）的原因，输出是输入的结果。
原创
2021-08-20 15:04:46
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Causality Problems(相关不一定是因果)：伪关系：Y和X只是恰巧同时发生，实际上没有明显的逻辑上的关联，如巧克力销量和诺奖得主数量遗漏变量偏差：存在既影响X也影响Y的混淆变量，如年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系幸存者偏差：部分样本没有被收集到反向因果联立性偏差因果分析的核心：identification：将因果关系从关联中分割estimation：计算因果关系的大小infe
因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modelingauthor：gswycf 最近在看关于NLP（自然语言处理）方面的文章，（其实不是自己要看），anyway，看了一个“An Empirical Evalua
机器学习与因果推断Chapter 1:the introduction of Causal ReasoningIntroduction机器学习算法越来越多的被应用到生活的方方面面，其中很大一部分学者尝试应用在医疗、教育、管理、金融和农业等社会关键领域。然而在这些领域基于机器学习而做出的判断或者决策会产生广泛的影响。这意味着，如果想要真正的理解（机器学习）系统所做出的判断或者决策，必须要抓住其本质。
文章目录图模型结构因果模型Intransitive case链状结构叉状结构对撞结构D-分隔模型检验和等价类乘积分解法则混淆变量观测数据和试验数据 图模型结构因果模型 x:treatment 因果的发生是有先后顺序的 （外生变量，内生变量）Intransitive case链状结构叉状结构 Ex<-Age->Ch 统计相关 Ex->Ch因果相关 应该关注分组数据下面这种情况都是
因果模型三：因果模型在解决哪些实际问题一、因果模型研究架构图二、因果模型的应用实例1、医学领域2、商业领域 通过前两篇因果模型文章，我们对因果模型的发展历程和这个研究领域的常用工具都有了一个初步认识，也通过LiNGAM这样一个具体的算法模型对如何把探究因果问题抽象化为数学问题并求解的过程有了一个较为深入的了解。调研至此，在继续深入下去之前，我认为有必要先回答这样两个问题：第一，因果模型研究这个领
CNN通过上面的动态图片可以很好的理解卷积的过程。图中绿色的大矩阵是我们的输入，黄色的小矩阵是卷积核（kernel，filter），旁边的小矩阵是卷积后的输入，通常称为feature map。从动态图中，我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加。同时，从这个动态图可以很明显的看出，输出的维度小于输入的维度。如果我们需要输出的维度和输入的维度相等，这就需要填充（padding）。在tensorfl
因果分析系列1--入门因果分析系列1--入门因果简介相关不是因果基本符号定义数值分析偏差图解偏差 因果分析系列1–入门因果简介目前机器学习非常擅长回答预测问题。新的人工智能浪潮并未给我们带来真正的智能，其只是人工智能的一个关键组成部分——“预测”。我们可以用机器学习做各种奇妙的事情，唯一的要求是把我们的问题转化为预测问题。想把英语翻译成葡萄牙语吗？建立一个ML模型，在给定英语句子时预测葡萄牙语句
求因果方法因果方法1) 原因和结果：事物现象之间都是互相联系、互相依赖、互相制约的。如果某个现象的存在必然引起另一个现象的发生，那么这两个现象之间就具有因果联系。其中，引起某一现象产生的现象叫做原因，而被灵异现象引起的现象叫做结果。2) 因果关系的特点： ①. 时间先后性：原因和结果在时间上前后相继的。原因总是在结果之前，结果总是在原因之后。但前后相继只是因果关系的必要条件，不是充分条件。若只
因果模型一：因果模型入门综述一. 为什么要研究因果模型？二. 因果研究的发展历程1. C.G. Hempel 1984——因果研究的分水岭2. 统计相关性模型3. 虚假原因三、INUS条件四、贝叶斯网络1. 有向无环图2. DAG的因果马尔可夫性质3. 联合概率密度4. 贝叶斯网络的局限五、结构方程模型（SEM）六、介入算子（do calculus）1. 概念2. 介入算子-马尔科夫性质 一.
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2023-08-16 11:13:55
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背景对于序列问题(Sequence Modeling)的处理方法，通常采用RNN或者LSTM，例如处理一段视频/音频，往往会沿着时间方向（时序）进行操作。通常CNN网络都被认为适合处理图像数据而不适合处理sequence modeling问题；而今年来，由于RNN及LSTM这类模型的瓶颈，越来越多的人开始发现其实CNN对于这种序列问题的处理是被大大低估了，CNN建立的model要比之前人们之前用的
信号与系统https://www.icourse163.org/course/XDU-483006西安电子科技大学一、信号与系统概述信号的基本概念和分类1.信号的分类：确定与随机，连续与离散确定信号：可用确定时间函数表示的信号随机信号：信号不能用确切的函数描述，只可能知道它的统计特性比如概率连续时间信号：连续时间范围有定义的信号离散时间信号：仅在一些离散的瞬间才有定义的信号2.信号的分类：周期与非
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2023-09-14 17:13:07
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目录一、因果推断介绍1.1 什么是因果推断1.2为什么研究因果推断1.3因果推断阶梯1.4因果推断问题分类二、因果推断理论框架2.1 定义（这些定义后面会经常用到）2.2 Assumptions（三大基本假设）三、因果效应估计3.1 因果效应问题定义3.2 消除偏差方法3.2.1 倾向性得分匹配3.2.2 双重机器学习 3.2.3 双重稳健学习3.3估计因果
一、因果图概述因果图是从需求中找出因（输入条件）和果（输出或程序状态的改变），通过分析输入条件之间的关系（组合关系、约束关系等）及输入和输出之间的关系绘制出因果图，再转化成判定表，从而设计出测试用例的方法。该方法主要适用于各种输入条件之间存在某种相互制约关系或输出结果依赖于各种输入条件的组合时的情况注意：1）所有的输入输出条件的相互制约关系以及组合关系2）输出结果对输入条件的依赖关系。也就是什么样
因果推断主要有两个理论框架：以Donald Rubin为代表的潜在结果(Potential Outcome, PO)框架，和以Judea Pearl为代表的图模型(Graphical Models, GM)框架。基本概念相关性(correlation)和因果关系(causality)机器学习(这里主要指有监督学习)的目标是给定x，预测y，得到的是x和y之间的相关关系，而不是因果关系。内
因果系统：系统的输出仅与当前与过去的输入有关，而与将来的输入无关的系统。因此，因果系统是“物理可实现的”。线性时不变系统： 线性：输出随着输入线性变化，即输入乘以k倍，输出同样也乘以k倍。 时不变：输出仅与输入相关，与系统状态无关。线性时不变系统不一定是因果系统，因果系统也不一定是线性时不变系统。实际的物理可实现系统均为因果系统。非因果系统在后
因果1. 什么是因果；为什么研究因果1.1 什么是1.2 为什么研究1.3 机器学习中用到的因果推论1.4 因果性和相关性的区别Two main questionsTwo main frameworks2. 因果研究发展2.1 因果科学2.2 统计中的因果推断2.3 因果效益估计框架3. 因果论文综述3.1 因果推断贝叶斯网络Constraint-based Algorithms（基于约束的算法
一、因果推断的适用场景因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause。有些场合可以很明显的区分相关和因果，举个例子，我们会发现在学校中，近视的同学成绩更好。近视和成绩好之间有强相关性，但显然近视不是成绩好的原因。而我们想要提升学生成绩，自然需要找到因，否则就会通过给学生戴眼镜的方式来提高成绩。但是有很多场合难以区分，举个例子，经常喝葡萄酒的人寿命更长，是因为葡萄
第6讲 因果图/判定表法一、应用场合界面中有多个控件，控件之间存在组合或限制关系，不同的输入组合会对应不同的输出结果，为了理清楚每个组合所对应的输出结果，可以使用因果图或判定表法。注意:因果图或判定表法适合测试组合数量较少的情况。如果组合数量多可以使用正交排列法测试。二、因果图法、解析因果图因：输入条件果: 输出结果因果图法：就是用画图的方式表示输入条件（因）和输出结果（果）之间的关系。、图形符号
