因果关系发现相关论文
在生物、神经心理学等许多学科领域中,一个基础性的研究问题是发现事物潜在的因果关系。揭示复杂系统中的因果关系有助于认识系统......
从观察数据集中发现感兴趣的变量间的因果关系是近年来科学研究中的一个备受关注的问题。但在许多真实场景中,由于时间推移、具有......
随着大数据时代各领域的观测数据以迅猛的速度不断地积累,如何挖掘隐藏在数据表面下的关系信息得到了越来越多研究者的关注,有效的......
探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果......
现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系,无法适用于多组观察变量,为此提出了一种多组典型相关变量的因果......
由于传统的组分分离-测试方法效率低并难以发现组分间的协同关系,逐步回归等传统统计分析方法又不可靠.用因果关系发现算法发现了......
在大数据时代,可以用于分析的数据量正不断增大,对于股票市场的分析更是如此。如何利用数据挖掘技术从海量金融数据中发现有意义的......
因果关系的研究在于揭示自然和人类社会发展的本质及其规律,以解释现象、控制存在、预测未来,对人类长久以来的生产生活和科学研究......
微阵列作为一种新的分子生物学技术，可以同时测量生物样本在几千个基因中的表达水平。从这一实验手段可以得到全基因组的基因表达数......
从数据中发现与一个变量有直接因果关系的其它变量是一种非常有价值的技术.本文针对回归分析中的逐步回归算法和贝叶斯网络学习中......
