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为何如此：探索因果关系的新兴科学_book.pdf

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简介：
本书探讨了因果关系在现代科学研究中的重要性及其最新进展，揭示如何通过理解因果来解决复杂问题，并挑战传统的相关性思维。 关于因果关系的新科学探讨了如何通过现代科学研究方法来理解事物之间的因果联系。这一领域结合了统计学、机器学习以及哲学等多个学科的知识，旨在揭示复杂现象背后的真正原因与结果。通过对大数据的分析和建模，科学家们能够更准确地识别出变量间的真实关联性，并在此基础上做出预测或制定策略以应对未来可能出现的问题。 这种新科学不仅为学术界提供了新的研究视角，还对工业界、医疗健康领域乃至社会政策制定等方面产生了重要影响。它帮助人们更好地理解世界运作的方式，并促进了基于证据的决策过程的发展。

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  • 为何如此：探索因果关系的新兴科学_book.pdf
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    本书探讨了因果关系在现代科学研究中的重要性及其最新进展，揭示如何通过理解因果来解决复杂问题，并挑战传统的相关性思维。 关于因果关系的新科学探讨了如何通过现代科学研究方法来理解事物之间的因果联系。这一领域结合了统计学、机器学习以及哲学等多个学科的知识，旨在揭示复杂现象背后的真正原因与结果。通过对大数据的分析和建模，科学家们能够更准确地识别出变量间的真实关联性，并在此基础上做出预测或制定策略以应对未来可能出现的问题。 这种新科学不仅为学术界提供了新的研究视角，还对工业界、医疗健康领域乃至社会政策制定等方面产生了重要影响。它帮助人们更好地理解世界运作的方式，并促进了基于证据的决策过程的发展。
     
  • 关于因果关系新科学的探讨（中文版）.pdf.zip
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    本资料深入探讨了现代科学视角下的因果关系理论，结合统计学、机器学习等领域的新进展，旨在为科研工作者和学生提供新的思考角度。 该内容适用于学习，因为它提供了关于因果推理的研究成果，这对计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域具有重要帮助。
     
  • 海外 - 关于因果关系的新科学：为什么.pdf
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    本书探讨了因果关系在现代科学研究中的新进展和理论框架，挑战传统的相关性研究，并为理解复杂系统提供了新的视角。 关于因果关系的新科学探讨了这一概念在现代科学研究中的重要性和发展。该领域结合统计学、机器学习以及哲学等多个学科的知识，旨在更深入地理解事件之间的关联性和影响机制。通过分析数据模式和开发新的理论框架，研究人员能够更好地识别并解释复杂系统中隐藏的因果联系。 这种研究不仅有助于推进基础科学的发展，还对医学、经济学和社会科学研究等领域有着广泛的应用价值。例如，在医疗领域，了解疾病与特定因素（如环境暴露或遗传特征）之间的因果关系对于预防和治疗至关重要；而在商业分析方面，则可以帮助企业预测市场趋势并制定有效的策略。 总之，“关于因果关系的新科学”是一个跨学科的研究方向，它挑战了我们对传统因果概念的理解，并为探索自然界和社会现象提供了新的视角。
     
  • 格兰杰因果关系的MATLAB代码-ECA：探索性因果分析
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    本篇文章介绍了用于探索性因果分析（ECA）的MATLAB代码实现，旨在帮助研究者理解和应用格兰杰因果检验。通过该工具，用户能够便捷地进行时间序列数据间的因果关系探究。 格兰杰因果MATLAB代码用于探索性因果分析（ECA），此代码集合对双变量时间序列数据进行处理。主要脚本是名为ECA的MATLAB脚本，其运行方式为[TE,GC,PAI,L,LCC,g]=ECA(x,y,xtol,ytol,lags,E,tau,verb,skipGC)。其中x和y是一维向量的时间序列数据；xtol、ytol和lags是传递给倾斜函数的参数；E和tau则是传递给PAI函数的参数。可选标志动词用于抑制命令行输出，而skipGC则是一个选择性禁止Granger因果关系计算的标志。 TE作为输出结构体之一，包含利用Java Information Dynamics工具包（JIDT）所得到的传输熵结果；另一输出结构体GC，则包括通过MATLAB MVGC多元格兰杰因果分析工具箱进行对数似然统计计算的结果。
     
  • 因果关系、预测与搜索
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    本研究探讨了通过分析事物间的因果联系来提高预测准确性，并探索了先进的搜索算法在发现和利用这些因果关系中的应用。 一本介绍贝叶斯网络结构学习中依赖性分析方法的英文书籍。
     
  • 如何成为一名科学家【英文版】
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    Explore the journey to becoming a scientist, from education and research to groundbreaking discoveries. Discover key skills and qualities needed for success in scientific fields. (How to Become a Scientist: An English Edition) 成为一名科学家需要具备扎实的理论基础与实践能力，并且要有强烈的好奇心、求知欲以及探索未知世界的勇气。首先，要选择合适的学科领域进行深入研究，在大学期间努力学习相关课程并积极参加科研项目或实验活动以积累经验。 其次，对于科学研究来说，掌握好英文文献阅读和写作技巧非常重要。因为大部分国际顶级期刊都是用英语发表的，所以能够无障碍地阅读最新的研究成果，并且将自己的发现分享给全世界同行是非常关键的一环。 此外，在学术道路上不断进取与成长也必不可少。参加各种研讨会、交流会等可以结识志同道合的朋友并了解行业动态；同时也要勇于挑战自我设定更高的目标，争取获得更高层次的学位或者在知名机构工作以提升个人影响力和竞争力。 最后但同样重要的是保持耐心和恒心，在遇到困难时不要轻易放弃而是寻找解决问题的方法。科学研究往往充满不确定性与挫折感，只有那些坚持不懈的人才能够最终取得成功。 总之，成为一名优秀的科学家是一项长期而艰辛的任务，需要付出大量努力并持之以恒地追求知识的边界。
     
  • 卷积神经网络为何如此有效
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    本文探讨了卷积神经网络在图像识别等领域中的优越表现，并分析其设计原理和机制，解释它为什么能够取得出色的效果。 在机器视觉及其他众多领域中，卷积神经网络展现了卓越的性能。这一成就引发了我们对一个问题的深入探讨：为什么卷积神经网络如此有效？本段落将揭示卷积神经网络背后的秘密。
     
  • CCM_L_M_CCM_因果关系_
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    本项目聚焦于探索和分析因果关系在复杂系统中的作用机制，旨在开发新的算法模型以更准确地识别与预测事件间的因果联系。 一种因果关系推断方法是收敛交叉映射（Convergent Cross Mapping, CCM）。
     
  • 因果关系推理
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    因果关系推理是指通过分析事件之间的因果联系，以推断或解释现象发生的原因和可能的结果的一种逻辑思维过程。 因果推理是统计学与机器学习领域的核心概念之一，它致力于理解和预测特定干预措施对结果的影响。在现实生活中，我们经常需要评估某个行动或决策（原因）如何影响一个事件或现象（效应）。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了多种库和方法来执行因果推断。 进行因果推理时的关键步骤包括： 1. **因果图**：使用有向无环图(DAG)等图形表示变量之间的关系。这些图表帮助识别潜在的混淆因素，并指导研究者设计合适的模型以减少偏见。 2. **因果假设**：在执行因果推断之前，需要做出一些关键性的假设，如交换性、没有未测量到的混杂因子以及无反事实干扰等。这些前提条件确保了我们能够准确地建立原因与结果之间的关系。 3. **倾向得分（Propensity Score）**: 倾向得分代表个体接受特定处理的概率，并且是基于所有可观测变量计算得出的值。通过匹配、分层或回归校正方式应用倾向得分，可以减少选择偏差，使得实验组和对照组在其他特征上更加可比。 4. **逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）**: 该方法利用个体接受处理的概率对数据进行加权调整，以补偿治疗分配的不平衡性，并估计因果效应。 5. **双重稳健估计**：结合倾向得分和结果变量模型的方法，在即使倾向得分建模不完全正确的情况下也能提供可靠的因果效果评估。 6. **工具变量分析（Instrumental Variables Analysis）**: 当直接因果路径受到混杂因素影响时，可以寻找一个只通过处理作用于结果的外部工具来估计真正的因果效应。 在R语言中存在许多支持进行因果推理操作的库和包。例如`causalImpact`用于评估干预措施的效果；`ggdag`, `MatchIt`, 和 `optmatch`分别用于绘制、匹配倾向得分及优化配对过程；而像`ipw`, `weightit`, 以及 `estimatr``cobalt`这样的工具则提供了逆概率加权与因果效应估计方法的评估和比较。 此外，还有其他几种常用的方法包括： 7. **分层倾向评分**：将数据划分为多个层次，在每个层次内处理组和对照组具有相似的倾向得分。这种方法可以提高对不同群体间差异的理解，并优化分析效率。 8. **门限回归（Threshold Regression）**: 适用于非连续或多值处理变量的情况，通过考虑各种不同的处理水平对于结果的影响来估计因果效应。 9. **结构方程模型**：利用`lavaan`库可以构建和评估包含潜在与显性变量间关系的复杂因果系统。 综上所述，R语言为研究者提供了丰富的资源来进行严谨细致地因果推理分析，并帮助他们得出更加可靠的研究结论。然而值得注意的是，在实际操作中必须谨慎解读这些结果并结合领域内的专业知识进行判断，因为任何因果推断都是基于一系列假设和统计技术的近似估计。
     
  • 关于Neo4j关系图谱的初步探索
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    本简介探讨了使用Neo4j进行关系图谱建模的基础知识和实践技巧，旨在为初学者提供一个清晰的入门指南。 基于Neo4j实现关系图谱功能，包括添加节点、建立节点关联、查询节点关联以及删除节点等功能，并通过Swagger2进行后台交互操作。在此基础上可以进一步研究相关技术细节和应用场景。