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==编者推荐==
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===集智学园课程推荐===
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*[https://campus.swarma.org/course/4315 夜谈：Python因果发现算法包casual-learn实战 (swarma.org)]
本次报告将简要示范如何使用causal-learn的因果发现python包，并使用一个开源的数据集展示数据清理和因果发现的流程细节。
*[https://campus.swarma.org/course/1856 复杂系统自动建模与因果发现 (swarma.org)]
本讲座将站在一种较宏观的视角对这些技术进行概述，内容将涉及但不限于：运用 Reservior 计算预测混沌、基于图网络的自动建模与控制、基于最优控制的可微分 ODE 求解技术、基于自注意力机制的人工智能统计物理学家、基于 Gumbel softmax 技术的网络重构、基于神经网络的格兰杰因果检验、基于强化学习的干预因果模型等。
*[https://campus.swarma.org/course/3217 B 实践课程 I&II：因果发现介绍及 Tetrad 工具包使用教程 (swarma.org)]
主要介绍因果发现的基础背景知识，并带领大家使用Tetrad工具包，熟悉该软件的基本操作。通过实操，使参与者对结构因果模型，因果发现等概念有基础的认知。
*[https://campus.swarma.org/course/2769 基于观测数据的因果发现简介 | 第二季第八期 (swarma.org)]
本期分享，我们将一起阅读Elements of Causal Inference 这本书的第四章和第七章，补充因果发现领域的基础知识。探讨多变量因果模型和双变量因果模型的可识别性问题，和相应的一些经典的因果发现算法，包括但不限于多变量模型中基于约束的方法、基于打分函数的方法，双变量模型中基于加性噪声模型、信息几何（Information-Geometric Causal Inference）等方法。
*[https://campus.swarma.org/course/2815 基于因果发现的算法实战 | 第二季第九期（一） (swarma.org)]
本次分享会分析三种基于条件约束的算法：SGS算法、IC算法和PC算法，梳理这些算法的发展历史，比较他们的异同，分析算法的细节，并结合他们的思想设计一个因果发现算法的小实验，展示基于条件约束的因果发现发现算法的运作方法。
*[https://campus.swarma.org/course/1970 因果发现算法概述与挑战 | 因果科学与Causal AI读书会第 3 期 (swarma.org)]
'''不同数据缺失机制下如何进行因果发现？'''
'''分享者：屠睿博''' 瑞典皇家工学院博士在读
在许多因果发现的许多应用领域之中，数据缺失是一个极其常见的现象。通常的处理方法是删除含有缺失数据的记录或者做简单的数据填充，然而这样做很有可能引入由数据丢失机制带来的系统误差，从而影响因果发现的结果。此次分享的第一个部分将先介绍不同的丢失机制，并在因果图中表示数据丢失机制；然后依此回答：
*哪些丢失机制会带来系统误差？
*系统误差会给因果发现带来什么影响？
*如何找出可能错误的因果关系？
*如何能够在潜在错误的因果关系中还原回正确的因果关系？
此次分享第一个部分的最后将在此次分享中介绍关于评估因果发现方法的困难和现状。
'''因果发现算法'''
'''分享者：黄碧薇''' 卡耐基梅隆大学博士在读
因果发现能够在不引入先验知识的情况下，自动化地在大规模时序数据中找到因果联系，本次会详细介绍因果发现的两类方法: 基于条件约束的方法 (constraint-based methods) 的和基于功能因果模型的方法 (functional causal model-based approaches)。
对于基于条件约束的方法，我们除了介绍well-known的PC算法和FCI算法，还会进一步探讨最新的进展。比如当部分数据缺失时，或者非稳态的情况下，如何实现因果发现？
对于基于功能因果模型的方法，我们会着重讨论LiNGAM, nonlinear additive-noise model, 以及post-nonlinear model。并且会进一步拓展到当出现cycle, 或者存在hidden confounder的情况。
*[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学与 Causal AI 系列读书会]
*[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学与 Causal AI 系列读书会]
图灵奖得主朱迪亚·珀尔教授认为，当下正在进行一场改变数据科学的新革命 ”因果革命“。它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志 。本季读书会以Elements of Causal Inference一书为线索，主要展现因果科学在机器学习各个方向上的影响，包括强化学习、迁移学习、表示学习等等，并分享在工业界的部分应用成果。本季读书会梳理了因果科学的核心内容，理解它如何改变数据科学，助力 AI 系统超越曲线拟合和获得回答因果问题的能力。
图灵奖得主朱迪亚·珀尔教授认为，当下正在进行一场改变数据科学的新革命 ”因果革命“。它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志 。本季读书会以Elements of Causal Inference一书为线索，主要展现因果科学在机器学习各个方向上的影响，包括强化学习、迁移学习、表示学习等等，并分享在工业界的部分应用成果。本季读书会梳理了因果科学的核心内容，理解它如何改变数据科学，助力 AI 系统超越曲线拟合和获得回答因果问题的能力。
“因果+X”就是要让因果真正地应用于我们的科学研究中，不管你是来自计算机、数理统计领域，还是社会学、经济学、管理学领域，还是医学、生物学领域，我们希望共同探究出因果研究的范式，真正解决因果的多学科应用问题，乃至解决工业界的问题。
“因果+X”就是要让因果真正地应用于我们的科学研究中，不管你是来自计算机、数理统计领域，还是社会学、经济学、管理学领域，还是医学、生物学领域，我们希望共同探究出因果研究的范式，真正解决因果的多学科应用问题，乃至解决工业界的问题。
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[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]
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===相关路径===
* [https://pattern.swarma.org/article/85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术 | 集智斑图 (swarma.org)] 本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。
*[https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
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*[https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
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