最近看到因果机器学习的一篇不错的中文综述，里面提到因果推断可以有效提高模型的鲁棒性，感觉很有意思，刚好我有批数据在本数据集有点过拟合，新来的一批数据没法非常有效的被预测，因此正好学习一下因果推断的方法，加强其不变性，可解释性以及鲁棒性
因果推断原理细节的东西我也不讲了，基础原理入门的话微信读书这本书还不错
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下面的综述讲的不错
因果机器学习的前沿进展综述 - 中国知网 (cnki.net)
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Softwares/Codes for Causal Inference 因果推断公开代码（R1，持续更新） - 知乎 (zhihu.com)
因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二）_悟乙己的博客-CSDN博客
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本文标题：因果推断浅学--原理简篇
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kjjqurtx.html
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