更改

在直观的层面上，联合分布P(起因,结果)到P(起因)*P(结果|起因)拆分的主意通常产生模型的总复杂性低于将P(起因,结果)到P(结果)*P(起因|结果)的拆分。尽管“复杂性”的概念在直觉上很吸引人，但对于应该如何精确定义它却并不显而易见。<ref name="Mooij"/>另一种不同类族的方法尝试从大量被标记的数据中发现因果的“足迹”，并且允许预测更灵活的因果关系。<ref>Lopez-Paz, David, et al. "[http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v37/lopez-paz15.pdf Towards a learning theory of cause-effect inference]" ICML. 2015</ref>

在直观的层面上，联合分布P（起因,结果）到P（起因）*P（结果|起因）拆分的主意通常产生模型的总复杂性低于将P（起因,结果）到P（结果）*P（起因|结果）的拆分。尽管“复杂性”的概念在直觉上很吸引人，但对于应该如何精确定义它却并不显而易见。<ref name="Mooij"/>另一种不同类族的方法尝试从大量被标记的数据中发现因果的“足迹”，并且允许预测更灵活的因果关系。<ref>Lopez-Paz, David, et al. "[http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v37/lopez-paz15.pdf Towards a learning theory of cause-effect inference]" ICML. 2015</ref>

<br>

<br>