Causal discovery from data in the presence of unobserved common causes

在存在未观察到的常见原因的情况下从数据中发现因果关系

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Takashi Nicholas Maeda, Shohei Shimizu
尼古拉斯·前田隆、清水翔平
  • DOI：
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    RCD: Repetitive causal discovery of linear non
  • 通讯作者：
    RCD: Repetitive causal discovery of linear non
Python package for causal discovery based on LiNGAM
基于LiNGAM的因果发现Python包
  • DOI：
    10.1177/0961203310397964
  • 发表时间：
    2024-09-13
  • 期刊：
    J. Mach. Learn. Res.
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Ikeuchi;Mayumi Ide;Yan Zeng;Takashi Nicholas Maeda;Shohei Shimizu
  • 通讯作者：
    Shohei Shimizu
Causal additive models with unobserved variables
具有未观测变量的因果加性模型
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Nicholas MAEDA; Shohei SHIMIZU
  • 通讯作者：
    Shohei SHIMIZU
統計的因果探索アルゴリズム”LiNGAM”を用いた若手研究者支援政策に関する研究
使用统计因果搜索算法“LiNGAM”研究青年研究人员的支持政策
  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    高山正行; 小柴等; 前田高志ニコラス; 三内顕義; 清水昌平; 星野利彦
  • 通讯作者：
    星野利彦
I-RCD: an improved algorithm of repetitive causal discovery from data with latent confounders
I-RCD：一种从具有潜在混杂因素的数据中重复因果发现的改进算法
  • DOI：
    10.1007/s41237-022-00160-4
  • 发表时间：
    2022-06-04
  • 期刊：
    Behaviormetrika
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takashi Nicholas Maeda
  • 通讯作者：
    Takashi Nicholas Maeda
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Takashi Nisholas Maeda其他文献

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