機器學習的可解釋性：因果推理和穩定學習

分享嘉賓：況琨 浙江大學 助理教授    編輯整理：有感情的打字機、閆建飛 導讀：機器學習方法已經在許多領域取得了巨大的成功，但是其中大多數都缺乏可解釋性和穩定性。其主要原因是目前機器學習方法是關聯驅動的，且沒有區分數據中的因果關聯和虛假關聯。 因果推理是用於解釋分析的強大建模工具，可以幫助恢復數據中的因果關聯，用於指導機器學習，實現可解釋的穩定預測。在本次分享中，主要介紹了大數據背景下如何進行因

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