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根据祖先关系进行变量分组的因果图学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用因果关系概率学习因果相关变量的方法，通过基于分数的算法，能够学习到与目标结果相关的因果图。实证研究表明，该算法在性能上优于现有算法，并揭示了对于目标可遗传特征非常重要的酵母基因。
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关键要点
- 提出了一种学习因果相关变量的必要和充分因果图（NSCG）的方法。
- 该方法使用因果关系的概率进行学习。
- 开发了基于分数的算法来学习NSCG。
- 实证研究表明该算法在性能上优于现有算法。
- 该算法能够揭示对目标可遗传特征非常重要的酵母基因。
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