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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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この段落は、機械学習で因果関係を扱う問題に言及しており、AdditivenoiseModelは手段です。したがって、キーキャラクターは準拠しています。
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私が要約したすべてのキーワードは、原因と結果、発見、データサイエンス、非時間順の観察データ、制約、因果関係モデル、ハイブリッドメソッド、高次元データ、誤解レート制御、隠された可変検出、機械学習です。
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