关键词structure learning algorithms
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- 稀疏特定上下文因果系统的可扩展结构学习
通过结合基于排序的 MCMC 算法和类似于有向无环图模型的稀疏性假设，我们提出了一种可扩展学习特定背景模型的混合算法，该算法在测试约束数量与标准有向无环图模型学习算法相同的情况下适用于数百个变量，并且经过合成数据和真实世界例子的实验证明，无 - 使用样本外和重采样策略调整结构学习算法
本文提出一种名为 Out-of-sample Tuning for Structure Learning (OTSL) 的新型超参数调整方法，该方法使用样本外估计和重抽样策略来估计给定输入数据集和结构学习算法的最优超参数配置，并通过实验和实 - 因果结构学习中的开放问题：以英国 COVID-19 为案例研究
本文通过对 COVID-19 英国疫情数据的应用研究，探讨了因果机器学习算法的挑战，并评估了这些算法以及算法组性能的图形结构、模型尺寸、敏感性分析、混淆变量、预测和干预推断等方面的结果。最终，提出了因果结构学习的挑战和未来研究方向。
- 谨防模拟 DAG！ 因果推断基准测试可能很容易被操纵
本研究针对模拟的有向无环图模型，发现可以通过增加噪声来影响结构学习算法。引入 VarSortability 作为评估指标，探讨边缘方差与因果关系之间的关联性。结果表明，在一些连续结构学习算法中，高的 varsortability 能匹配一些 - 因果结构学习
本文研究了关于基于数据学习因果模型的结构学习算法，比较了它们在不同场景下的实验性能表现。
- 学习具有观测或潜在 FVS 的高斯图模型
本文研究带有小反馈顶点集的高斯图模型，提出了有效的结构学习算法，特别是针对隐藏变量的情况，能够通过交替低秩校正等方式成功地学习模型参数，并用合成数据和真实数据进行了验证。