Distinguishing Between Cause and Effect via Kernel-Based Complexity Measures 
for Conditional Distributions

Sun, X; Janzing, D; Schölkopf, B

Distinguishing Between Cause and Effect via Kernel-Based Complexity Measures for Conditional Distributions

Sun, X., Janzing, D., & Schölkopf, B. (2007). Distinguishing Between Cause and Effect via Kernel-Based Complexity Measures for Conditional Distributions. In M., Verleysen (Ed.), Advances in computational intelligence and learning: 15th European Symposium on Artificial Neural Networks: ESANN 2007 (pp. 441-446). Evere, Belgium: D-Side Publications.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE19-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E32B-D

資料種別: 会議論文

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Sun, X^{1, 2}, 著者
Janzing, D, 著者
Schölkopf, B^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2biological cy, ou_persistent22

内容説明

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キーワード: -

要旨: We propose a method to evaluate the complexity of probability measures from data that is based on a reproducing kernel Hilbert space seminorm of the logarithm of conditional probability densities. The motivation is to provide a tool for a causal inference method which assumes that conditional probabilities for effects given their causes are typically simpler and smoother than vice-versa. We present experiments with toy data where the quantitative results are consistent with our intuitive understanding of complexity and smoothness. Also in some examples with real-world data the probability measure corresponding to the true causal direction turned out to be less complex than those of the reversed order.

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日付: 出版: 2007-04

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 4454

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出版物名: Advances in computational intelligence and learning: 15th European Symposium on Artificial Neural Networks: ESANN 2007

種別: 会議論文集

著者・編者:
Verleysen, M, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Evere, Belgium : D-Side Publications

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 441 - 446 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 2-930307-07-2

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