機器學習中的因果機制(1) -- 因果關係的必要性

當前的機器學習基本上能夠算是統計機器學習問題，也就是經過大量的數據學習到一些隱藏的patterns，從而獲得數據與數據以前的相關關係，進而進行目標檢測、追蹤、知識問答等處理。很天然的一個問題就是，既然機器學習當前主流是以統計規律獲得的相關關係爲主，那麼咱們爲何要研究因果關係呢？web 如下將以一個經典的問題 – Yule-Simpson’s Paradox (辛普森悖論) 做爲分析。咱們來看一個例

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