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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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
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2023-10-12 20:23:56
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深度学习在图像分类，机器翻译等领域都展示了其强大的能力，但是在因果推理方面，深度学习依然是短板，图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力，有望成为AI的下一个拐点。DeepMind 公司最近开源了其GraphNet算法库，各大巨头公司也纷纷投入大量资源研究图神经网络，本文是AI前线第68篇论文导读，下面我们来深入了解图神经网络背后的原理和其强大的表征能力。摘要图神经网络（GNNs）广泛应用于图的表征学
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2023-12-30 21:56:56
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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
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2023-11-11 16:00:47
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本文介绍了一种新的因果效应推断方法，它不同于传统的先构建概率表达式再用观测数据评估的方法。该研究提出了一种替代方案，即直接从观测数据中学习因果贝叶斯网络（CBN）及其潜在变量，然后利用学习到的模型来回答因果效应查询。这种方法特别适用于离散的可观测变量。通过实验评估表明，这种基于模型完成的学习方法在大型模型中尤其有效，能够克服传统方法在计算上遇到的挑战。论文还对比分析了不同算法和技术的应用，包括期望
原创
2024-09-10 19:01:40
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本文为Judea Pearl《The Book of Why》的读书笔记，整理了书中对因果图的定义、示例以及接合关系的相关概念。
因果关系演算法由两种语言组成：其一为因果图，用以表达我们已知的事物，其二为类似代数的符号语言，用以表达我们想知道的事物。一、因果图概念1.1 定义因果图(causal diagrams)是由简单的点和箭头组成的图，它们能被用于概括
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2023-12-20 00:22:36
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贝叶斯推断及其互联网应用作者：阮一峰一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以
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2024-01-16 14:33:00
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# 如何在Python中实现因果贝叶斯网络
因果贝叶斯网络是一种强有力的工具，用于建模和推理不确定性和因果关系。本文将逐步教你如何在Python中实现一个简单的因果贝叶斯网络。
## 整体流程
我们可以将实现因果贝叶斯网络的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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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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。因果信号：借助“因果”这一关系，我们称在t=0之后对系统产生影响的信号为因果信号，换句话说，t<0时，信号取值为0的信号为因果信号。因果信号的性质：因果信号作...
原创
2022-04-14 14:29:46
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用图解的方法表示输入的各种组合关系，写出判定表，从而设计相应的测试用例。简介编辑从用自然语言书写的程序规格说明的描述中找出因（输入条件）和果（输出或程序状态的改变），可以通过因果图转换为判定表。因果图法即因果分析图，又叫特性要因图、石川图或鱼翅图，它是由日本东京大学教授石川馨提出的一种通过带箭头的线，将质量问题与原因之间的关系表示出来，是分析影响产品质量的诸因素之间关系的一种工具。作用编辑因果图法
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
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2024-01-17 12:20:46
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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
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2023-12-15 09:38:29
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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。
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2024-01-10 17:24:46
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复杂网络建模的反问题是网络重构，获得节点之间的关系对于分析网络特性有着至关重要的作用。常用的网络重构方法有：1 相关性分析，2 压缩感知，3 动力学方程，4 因果分析，5 深度学习，6 概率图模型，7 微分方程。本文主要分析因果关系，格兰杰因果(granger casuality)是因果分析的常用方法。具体定义为：对于两个时间序列(一般为向量自回归时间序列(VAR))X,Y如果加入Y能够使得预测X
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2023-12-14 20:36:15
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本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。作为行业的标杆，DeepMind的动向一直是AI业界关注的热点。最近，这家世界最顶级的AI实验室似乎是把他们的重点放在了探索“关系”上面，6月份以来，接连发布了好几篇“带关系”的论文，比如：关系归
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2024-01-11 13:31:48
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前面我们已经知道朴素贝叶斯分类器基于一个很强的假定，即对于给定的某个类别，各特征属性之间是相互独立的。这个假定简化了计算过程和减少了分类器的复杂度，但是其限制条件却太过苛刻。因为直观上我们知道，现实世界中各特征属性之间很有可能是相互关联的，我们不能忽略这个特征。为了对现实世界进行更好的建模以得到更加准确的分类。接下来我要讲述第四部分的内容，即贝叶斯网络。
 
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2023-12-11 13:51:52
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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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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
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2024-07-11 20:46:12
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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
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2023-11-15 14:19:01
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