Jan, 2013
来自实验和观测数据混合的因果发现
Causal Discovery from a Mixture of Experimental and Observational Data
Gregory F. Cooper, Changwon Yoo
TL;DR本文介绍了一种贝叶斯方法，用于将任意混合的观测和实验数据相结合，以学习因果贝叶斯网络，其中观测数据是被动观察的，实验数据是实验者通过操纵一个或多个变量来获得的。该学习方法已应用于基于 ALARM 因果贝叶斯网络生成的各种混合实验数据，其用于预测因果结构，并估计 ALARM 中不混杂的随机选定节点对之间存在的因果参数。