Acausal Bayesian nätverk rep ogillar probabilistic oberoende, orsakssamband Bayesian nätverk representerar kausal relation fartyg. I detta dokument undersöker vi Bayesianska metoder för att lära sig båda typerna av nätverk. Bayesian metoder för att lära acausal nät verk är ganska väl utvecklad. Dessa meth ods använder ofta antaganden för att underlätta konstruktion av tidigare, inklusive som antaganden av parameter oberoende, pa rameter modularity, och sannolikhet likformighet. Vi visar att även om dessa anhopningar också kan vara lämpliga för att lära sig kausala nätverk behöver vi ytterligare anhopningar för att lära oss kausala nätverk. Vi inför två tillräckliga antaganden, som kallas mekanismoberoende och komponent i beroendet. Vi visar att dessa nya antaganden, i kombination med parametr oberoende, parameter modularitet, och sannolikhetslikviditet, gör det möjligt för oss att tillämpa metoder för att lära acausal nätverk för att lära kausala nätverk.
Referensreferensreferensen föreslår en förlängning av Bayesian metoder som användes för att lära acausal Bayesian nätverk för att lära kausal Bayesian nätverk; alltid respektera Pearls kausal-teori.
A Bayesian Approach to Learning Causal Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}