金年会app下载中国金年会经典教材Elements of Causal Inference的第十章，探讨了时间序列中的因果问题：除了指出时间为因果方向的确定提供的重要的信息，从而有助于因果学习外；还阐明了在时间序列中进行因果分析会遇到的独有挑战16 豆儿欢动系列_高清，。第十章提供了时间序列中基于图和SCM的因果模型定义，并讨论了因果模型的辨识条件，还给出了学习因果模型的3个具体方法；最后简单提及基于微分方程的Dynamic Causal Modeling。
集智俱乐部联合智源社区，组织，从基础和实操角度出发，精读两本因果科学方向的入门教材。详情见文末。
经典教材Elements of Causal Inference的第十章，探讨了时间序列中的因果问题：除了指出时间为因果方向的确定提供的重要的信息，从而有助于因果学习外；还阐明了在时间序列中进行因果分析会遇到的独有挑战。第十章提供了时间序列中基于图和SCM的因果模型定义，并讨论了因果模型的辨识条件，还给出了学习因果模型的3个具体方法；最后简单提及基于微分方程的Dynamic Causal Modeling。
除了上述内容，本次分享还将介绍由因果领域诸多学者发表的前沿综述“Inferring causation from time series in Earth system sciences”南财早新闻丨证券公司监管条例迎修订；4月，。本文详细阐述了如何将现有的因果发现方法应用于地球系统科学中，并且比较了多种方法的优劣，包括非线性相空间方法 (收敛交叉映射）、基于条件独立检验的方法、格兰杰因果、结构因果模型等。并且从要处理的过程金年会app、数据及计算三大方面总结出在实际科研中使用因果推断将要面临的诸多挑战，对于实际操作有诸多指导意义。
因果推断与机器学习领域的结合已经吸引了越来越多来自学界业界的关注，为深入探讨、普及推广因果科学议题，智源社区携手集智俱乐部将举办第二季「 」。本期读书会着力于实操性、基础性，将带领大家精读因果科学方向两本非常受广泛认可的入门教材。
读书会每周将进行直播讨论，进行问题交流、重点概念分享、阅读概览和编程实践内容分析。非常适合有机器学习背景，希望深入学习因果科学基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。
目前因果科学读书会系列，已经有接近400多位的海内外高校科研院所的一线科研工作者以及互联网一线从业人员参与，吸引了国内和国际上大部分的因果科学领域的专业科研人员，如果你也对这个主题感兴趣，想要深度地参与，就快加入我们吧！
