因果推斷——簡介

1. 因果推斷是什麼？ 1.1 因果性與相關性 事件/變量之間的關係，最主要的有相關性和因果性。 相關性是指在觀測到的數據分佈中，X與Y相關，如果我們觀測到X的分佈，就可以推斷出Y的分佈 因果性是指在操作/改變X後，Y隨着這種操作/改變也變化，則說明X是Y的因cause 在常用的機器學習算法中，關注的是特徵之間的相關性，而無法去識別特徵之間的因果性，而很多時候在做決策與判斷的時候，我們需要的是因果

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