检索结果-南通市图书馆

Engineering 2020年第3期6卷 253-263页

作者： Kun Kuang Lian Li Zhi Geng Lei Xu Kun Zhang Beishui Liao Huaxin Huang Peng Ding Wang Miao Zhichao Jiang College of Computer Science and Technology Zhejiang UniversityHangzhou 310058China Department of Computer Science and Technology Hefei University of TechnologyHefei 230009China School of Mathematical Science Peking UniversityBeijing 100871China Department of Computer Science and Engineering Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China Department of Philosophy Carnegie Mellon UniversityPittsburghPA 15213USA School of Humanities Zhejiang UniversityHangzhou 310058China University of California Berkeley BerkeleyCA 94720USA Guanghua School of Management Peking UniversityBeijing 100871China Department of Government&Department of Statistics Harvard UniversityCambridgeMA 02138USA

Causal inference is a powerful modeling tool for explanatory analysis,which might enable current machine learning to become *** to marry causal inference with machine learning to develop explainable artificial intelligence(XAI)algorithms is one of key steps toward to the artificial intelligence *** the aim of bringing knowledge of causal inference to scholars of machine learning and artificial intelligence,we invited researchers working on causal inference to write this survey from different aspects of causal *** survey includes the following sections:“Estimating average treatment effect:A brief review and beyond”from *** Kuang,“Attribution problems in counterfactual inference”from *** Li,“The Yule–Simpson paradox and the surrogate paradox”from *** Geng,“Causal potential theory”from *** Xu,“Discovering causal information from observational data”from *** Zhang,“Formal argumentation in causal reasoning and explanation”from *** Liao and Huaxin Huang,“Causal inference with complex experiments”from *** Ding,“Instrumental variables and negative controls for observational studies”from *** Miao,and“Causal inference with interference”from *** Jiang.

关键词： Causal inference instructive variables Negative control Causal reasoning and explanation Causal discovery Counterfactual inference Treatment effect estimation

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