arXiv stat.ML· Kurt Butler, Damian Machlanski, Michael P. J. Camilleri, Zhihua Liu, Panagiotis Dimitrakopoulos, Feng Chen, Ricardo Silva, Sotirios A. Tsaftaris·· 22 天前AI 评分29
时间序列因果发现的核心要点指南
One Thing Leads to Another: The Essentials of Time Series Causal Discovery
AI 导读
该教程对跨统计学、动力系统与机器学习等领域的时间序列因果发现研究进行了统一梳理，系统阐述了现代方法的核心原理、局限性与假设条件。内容还涵盖因果发现方法的评估、基准测试与微调，并探讨了其在农业、地球科学、医疗健康及人工智能系统等下游任务中的关键应用，同时提供了配套的代码与资源库。
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