arXiv stat.ML· Kurt Butler, Damian Machlanski, Michael P. J. Camilleri, Zhihua Liu, Panagiotis Dimitrakopoulos, Feng Chen, Ricardo Silva, Sotirios A. Tsaftaris·· 2 小时前AI 评分22
时间序列因果发现综述：从信号处理到机器学习的统一视角
One Thing Leads to Another: The Essentials of Time Series Causal Discovery
AI 导读
一篇被 IEEE Signal Processing Magazine 接收的教程系统梳理了跨研究社区的时间序列因果发现方法，介绍其核心原理、局限与假设，并讨论评估、基准测试和微调方式。该教程还探讨了因果发现在农业、地球科学、医疗健康和 AI 系统中的下游应用，并附带代码包与资源仓库。
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