D’ya Like DAGs? A Survey on Structure Learning and Causal Discovery

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作者
Matthew J. Vowels,Necati Cihan Camgöz,Richard Bowden
出处
期刊:ACM Computing Surveys [Association for Computing Machinery]
卷期号:55 (4): 1-36 被引量:80
标识
DOI:10.1145/3527154
摘要

Causal reasoning is a crucial part of science and human intelligence. In order to discover causal relationships from data, we need structure discovery methods. We provide a review of background theory and a survey of methods for structure discovery. We primarily focus on modern, continuous optimization methods, and provide reference to further resources such as benchmark datasets and software packages. Finally, we discuss the assumptive leap required to take us from structure to causality.
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