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因果推理综述推荐一篇
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因果推理可以让机器学习具备可解释性，将因果推理与机器学习结合，将是迈向人工智能2.0的关键步骤。既然这么重要，本次推荐1篇国产杂志《Engineering》邀约的综述性论文《Causal Inference》（图1）。
图1 综述性论文《Causal Inference》
该综述性论文由国内外在因果推理领域的多位大咖共同撰写，况琨博士撰写“平均因果效应评估——简要回顾与展望”，李廉教授撰写“反事实推理的归因问题”，耿直教授撰写“Yule-Simpson悖论和替代指标悖论”，徐雷教授撰写“因果发现CPT（Causal Potential Theory）方法”，张坤教授撰写“从观测数据中发现因果关系”，廖备水和黄华新教授撰写“形式论辩在因果推理和解释中的作用”，丁鹏教授撰写“复杂实验中的因果推断”，苗旺教授撰写“观察性研究中的工具变量和阴性对照方法”，蒋智超博士撰写“有干扰下的因果推断”。多的不说了，感兴趣可以一睹为快。
参考文献：
[1] Kun Kuang, Lian Li, Zhi Geng, Lei Xu, Kun Zhang, Beishui Liao, Huaxin Huang, Peng Ding, Wang Miao, Zhichao Jiang. Causal Inference.Engineering, 2020, 6(3):253-263.
更多背景知识如下：
1. miRNA是何方神圣？
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30. miRNA靶基因识别之hiddenICP
31. miRNA活性识别之因果推理方法
号外，为了便于交流，我们为miRNA介导的ceRNA研究在Frontiers in Molecular Biosciences杂志（ 2020_IF = 5.246）整了个专刊，主题为“Computational Identification of ceRNA Regulation”。投稿链接：https://www.frontiersin.org/research-topics/24340/哦。
文章下载链接：
https://wap.sciencenet.cn/blog-571917-1319599.html
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