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May, 2018
基于约束的算法用于发现具有循环、潜在变量和选择性偏差的因果关系
A Constraint-Based Algorithm For Causal Discovery with Cycles, Latent Variables and Selection Bias
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Eric V. Strobl
TL;DR
本文介绍了一种称为循环因果推断（CCI）的算法，能够在条件独立神经元操作符下对循环因果过程进行有效推断，如将循环因果过程表示为非递归线性结构方程模型与独立误差。实证结果表明，CCI 在循环情况下优于 CCD，且在无环情况下与 FCI 和 RFCI 竞争力不相上下。
Abstract
causal processes
in nature may contain
cycles
, and real datasets may violate causal sufficiency as well as contain selection bias. No constraint-based
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