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  Learning causality by identifying common effects with kernel-based dependence measures

Sun, X., & Janzing, D. (2007). Learning causality by identifying common effects with kernel-based dependence measures. In M. Verleysen (Ed.), Advances in computational intelligence and learning: 15th European Symposium on Artificial Neural Networks: ESANN 2007 (pp. 453-458). Evere, Belgium: D-Side.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-CE21-7 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E32D-B
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
ESANN-2007-Sun-Learning.pdf (beliebiger Volltext), 682KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-E328-0
Name:
ESANN-2007-Sun-Learning.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.elen.ucl.ac.be/esann/proceedings/papers.php?ann=2007 (Inhaltsverzeichnis)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Sun, X1, 2, Autor           
Janzing, D, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe a method for causal inference that measures the strength of statistical dependence by the Hilbert-Schmidt norm of kernel-based conditional cross-covariance operators. We consider the increase of the dependence of two variables X and Y by conditioning on a third variable Z as a hint for Z being a common effect of X and Y. Based on this assumption, we collect "votes" for hypothetical causal directions and orient the edges according to the majority vote. For most of our experiments with artificial and real-world data our method has outperformed the conventional constraint-based inductive causation (IC) algorithm.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2007-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 4455
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 15th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN 2007)
Veranstaltungsort: Brugge, Belgium
Start-/Enddatum: 2007-04-25 - 2007-04-27

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in computational intelligence and learning: 15th European Symposium on Artificial Neural Networks: ESANN 2007
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Verleysen, M, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Evere, Belgium : D-Side
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 453 - 458 Identifikator: ISBN: 2-930307-07-2