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其中<math>\mathcal{I}</math>是有效信息的度量(这里,因为所有变量都是连续型实数变量,故而NIS使用的是维度平均的有效信息,即dEI)。<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
 
其中<math>\mathcal{I}</math>是有效信息的度量(这里,因为所有变量都是连续型实数变量,故而NIS使用的是维度平均的有效信息,即dEI)。<math>\phi_q</math> 是一种有效的粗粒化策略,<math>\hat{f}_{\phi_q}</math>是一种有效的宏观动力学。
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该定义与[[近似因果模型抽象]]具有一定的一致性<ref name=":1" />。
      
=NIS机器学习框架=
 
=NIS机器学习框架=
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