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成功地从观测数据中学习结构( Successful Structure Learning from Observational Data )
A Rothe B Deverett R Mayrhofer C Kemp
先前的研究表明，人类很难仅凭观测数据来了解因果系统的结构。我们确定了两个条件，使得能够从观察数据中成功地进行结构学习：如果潜在的因果系统是确定性的，以及如果每一种观察模式都有一个单一的根本原因，那么人们就会成功。在四个实验中，我们表明，单独的任何一个条件都足以实现高水平的性能，但如果两个条件都不适用，性能就会很差。第五个实验表明，决定论和根稀疏性都没有优先于另一个。我们的数据与贝叶斯模型基本一致，贝叶斯模型体现了对结构的偏好，使观测数据不仅可能而且可能。
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