要約：探査と物事の発見の原因と結果の関係は、豊富な科学的発見の機会と膨大なビジネス価値を含むデータサイエンスの中心的な問題です。パッシブ観測から得られたデータに見られる。変数間の因果関係を発見するため、さまざまな分野で広く使用されています。このタイプの方法は過去30年間で大きな進歩を遂げ、原因と結果の発見にとって重要な方法になっています。 。エラー割引率制御の3つの研究ホットスポットと、データの隠された変数検出の不完全な観測。既存の因果関係モデルと仮定、抑制された方法、因果関数モデルに基づく方法、およびハイブリッド方法。クラス方法、検証および評価データセットとツールの詳細が詳細に導入および分析されています。主に因果骨格学習と因果関係の2つの段階が含まれます。使用されています。性的検査と学習変数の間の因果的な骨格を使用し、V構造を使用してOkham Razorの基準に基づいた原因と効果の方向を決定します。典型的なアルゴリズムは、Peter-Clarkアルゴリズム、誘発性アルゴリズムなどです。関係、つまり、マルコフに相当する問題があります。因果関数モデルに基づく方法は、データの因果関係生成メカニズムの仮定に基づいています。変数の構築間の因果関数モデルに基づいています。従属変数分布と原因の梯子の独立性の。非線形アルゴリズム、AdditiveEnoiseModelは、非線形または離散データなどに適しています。主に低次元データシナリオに適しています。混合方法は、完全なプレイベースの方法と因果関数ベースの方法の利点を十分に与えることを望んでおり、グローバルな構造学習に制約ベースの方法を使用し、ローカル構造学習と方向推論を引き起こす因果関数モデルに基づいています。典型的なアルゴリズムにはSADA、MCDSLなどが含まれます。理論分析には不十分です。これは、この種の方法で遭遇する主な困難です。最後に、テキストの研究状態分析、因果的推論の方向に基づいて、高次元データの不整合率制御、隠された変数の基礎、および機械学習間の関係について説明します
キーワード：機械学習、因果関係、ノイズモデルの追加、人工知能。
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摘要：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关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在过去三十年取得很大进展,已经成为因果关系发现的重要途径.文中从因果关系方向推断、高维数据上的误发现率控制和不完全观察数据上的隐变量检测这三个研究热点出发,对现有的因果关系模型与假设、基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类方法,验证与测评涉及的数据集及工具等方面进行了详尽的介绍与分析.基于约束的方法主要包括因果骨架学习和因果方向推断两个阶段:首先基于因果马尔可夫假设,采用条件独立性检验学习变量之间的因果骨架,然后基于奥卡姆剃刀准则利用V-结构确定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、InductiveCausation等,这类方法的主要不足是存在部分无法判断的因果关系方向,即存在Markov等价类难题.基于因果函数模型的方法则基于数据的因果产生机制假设,在构建变量之间的因果函数模型的基础之上,基于噪声的非高斯性、原因变量与噪声的独立性、原因变量分布与因果函数梯度的独立性等因果假设推断变量之间的因果关系方向,典型的算法有针对线性非高斯无环数据的LinearNon-GaussianAcyclicModel算法、针对后非线性数据的Post-NonLinear算法、适用于非线性或离散数据的AdditiveNoiseModel等,这类方法的主要不足是需要较为严格的数据因果机制假设,且AdditiveNoiseModel等方法主要适用于低维数据场景.混合型方法则希望充分发挥基于约束的方法和基于因果函数类方法的优势，分别采用基于约束的方法进行全局结构学习和基于因果函数模型进行局部结构学习和方向推断,典型的算法有SADA、MCDSL等,理论分析较为不足是这类方法目前遇到的主要困难.最后,文中还基于研究现状分析讨论了因果方向推断、高维数据上的误发现率控制、隐变量发现、与机器学习的关系等未来可能的研究方向。 
关键词：机器学习，因果关系，加性噪声模型，人工智能。
请问：上面的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？