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方法案例

非高斯误差下因果顺序的识别条件

参考期刊 · Journal of Machine Learning Research

研究方法 · DirectLiNGAM与非高斯识别

检验非高斯误差、隐藏混杂与非线性对因果顺序识别的影响,帮助判断结构学习方法是否符合数据条件。

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研究范围

5个模拟变量、6条已知真边;所有数值来自冻结的重复实验。方向正确率不等于发现真实因果关系的概率。

研究材料

论文研究问题、方法说明、分析结果与结论
代码对应研究步骤的分析代码与运行说明
数据性质模拟数据 · 程序按预设机制生成

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