论文提出AAG与MI双变量因果方向识别方法
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论文提出AAG与MI双变量因果方向识别方法
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AI 综述
Alex Glushkovsky 发表论文，提出 AAG 与 MI 两种通过条件分布判断双变量因果方向的方法。AAG 的做法是把实际条件分布与基于均值和标准差的预期正态分布沿两个变量比较。 论文还评估了 Pearson 相关、余弦距离、Hellinger 距离、Jaccard 指数、Jeffreys 散度、K-L 散度、K-S 距离、MAE、MSE、互信息和 Wasserstein 距离等指标。
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最新进展10月9日 12:00
基于预期非对称几何的双变量因果方向识别报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.LG基于预期非对称几何的双变量因果方向识别
论文提出 AAG 与 MI 两种基于条件分布的双变量因果方向识别方法，AAG 将实际条件分布与基于均值和标准差的预期正态分布沿两变量比较，并评估了 Pearson 相关、余弦距离、Hellinger 距离、Jaccard 指数、Jeffreys 散度、K-L 散度、K-S 距离、MAE、MSE、互信息和 Wasserstein 距离等指标。
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