基于加性噪聲的缺失數(shù)據(jù)因果推斷
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標簽：噪聲(47152)
推斷數(shù)據(jù)間存在的因果關系是很多科學領域中的一個基礎問題，然而現(xiàn)在暫時還沒有快速有效的方法對缺失數(shù)據(jù)進行因果推斷。為此，提出一種基于加性噪聲模型下適應缺失數(shù)據(jù)的因果推斷算法。該算法是基于加性噪聲模型下利用最大似然估計法結合加權樣本修復數(shù)據(jù)的思想構造以似然函數(shù)形式的模型評分函數(shù)，并以此度量模型相對于缺失數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣程度，通過迭代學習確定因果方向，每次迭代學習包括使用參數(shù)修復數(shù)據(jù)和在修復后的完整數(shù)據(jù)集下估計參數(shù)。該方法既解決了加性噪聲模型中映射函數(shù)的參數(shù)學習困難性問題，又避免了現(xiàn)有學習方法所存在的主要問題。實驗表明，在數(shù)據(jù)缺失比例擴大的情況下該算法仍具有較高的識別能力。
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