人工智能中的因果驱动智慧树知到期末考试答案章节答案2024年湘潭大学

人工智能中的因果驱动智慧树知到期末考试答案+章节答案2024年湘潭大学意图是个人决策的重要组成部分。（）

答案:对朴素贝叶斯公式需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。（）

答案:对我们应对会思考的机器保持全身心的戒备。（）

答案:错如果病人真的服用了该药物，则变量“药物服用”的数值取1，反之取0。（）

答案:对贝叶斯基于关联能说明吸烟到底是不是肺癌的原因。（）

答案:错刘易斯切断了因果关系之梯第一层级与第二层级和第三层级的联系，认为第一层级的关联就是我们需要的全部。（）

答案:错相关性总是能够反映出两个变量间相互可预测的程度。（）

答案:对如果我们观察到变量W与Y无关（其前提可能是以其他变量Z为条件），那么Y的概率分布就不会随W而改变。（）

答案:对在“吸烟基因”的例子中CDE（0）本质为0,：你不吸烟，吸烟基因不会伤害你（）

答案:对希尔标准最终说服了医学界接受吸烟致癌的主张（）

答案:对不用do演算，就不可以推导出前门调整公式。（）

答案:对中介分析特别适用于评估副作用的影响。（）

答案:对偏倚是一种现象，处于因果关系之梯的第二层级。（）

答案:错斯诺没有做出明确说明，但同样重要的第三个假设是：“供水公司”和“霍乱”之间有直接箭头。（）

答案:错估计一个变量对另一个变量的总效应，控制中介物是正确的（）

答案:错以下说法属于因果论的观点的是（）

答案:混杂因子###对撞因子如何估计自然直接效应？（）

答案:反事实的语言###中介公式1998年，《新英格兰医学杂志》的一项研究显示，退休男子经常散步和其死亡率下降之间存在关联。为了弄清楚那些更勤于运动的人是否更长寿，由弗吉尼亚大学生物统计学家罗伯特·阿伯特领导的研究小组从计划追踪的8000人中选择了707人作为调查样本，这些人的健康状况都能满足步行活动的要求。阿伯特的团队发现，在为期12年的追踪期中，每天散步不到1英里的男性（可以称他们为“偶尔步行者”）比每天步行超过2英里的男性（“经常步行者”）的死亡率高出2倍。准确地说，在12年追踪期之后，43%的偶尔步行者已经去世，而经常步行者中只有21.5%的人去世。然而，因为研究者并没有提前规定谁来做偶尔步行者，谁来做经常步行者，所以我们必须考虑到存在混杂偏倚的可能性。请选出其中可能存在的混杂因子。（）

答案:年龄###性格###饮食习惯###身体状况因果图自身的结构可以让我们推断出各种因果关系和反事实关系是（）

答案:线性的或非线性的###确定的或概率的###简单的或复杂的在叉接合或混杂接合A←B→C中，控制可以防止有关的信息流向。（）

答案:（B；A；C）###（B；C；A）随机化带来了两个好处。第一，它消除了。第二，它使研究者能够量化。（）

答案:不确定性###混杂偏倚关于混杂的替代定义它们主要分为两大类，即和。（）

答案:声明性定义###过程性定义因果关系的三个层级（）

答案:关联###反事实###干预因果关系之梯的第三层级（反事实）中的主要活动是（）

答案:理解###想象###反思在唐纳德.鲁宾的因果模型中，变量Y的是“假如X的值为x，那么Y在个体u上的取值”。（）

答案:反事实###潜在结果为了通过图灵测试，我们需要给机器装备的具有高效的表示信息和提取答案的算法是（）。

答案:因果图拯救概率提高这一概念的正确方法是（）

答案:借助do算子来定义在伯克利大学招生悖论的例子中，假设我们强迫每个人都申请历史系，即我们do（M=0）。并且，不考虑申请者的实际性别是什么，我们随机分配一些人（在申请表上）报告其性别为男性［do（X=1）］，另一些人报告其性别为女性［do（X=0）］。然后，我们观察两个性别报告组在录取率上的差异。该结果也被称为“受控直接效应”,用公式表示为（）

答案:“出生体重悖论”中对撞因子是（）。

答案:出生体重针对可迁移性问题，可凭借自动确定你所寻求的效应是否可迁移。（）

答案:图解标准因果推理引擎的计算核心是（）

答案:计算机思维统计学家和医生就整个20世纪最引人注目的一个医学问题产生了意见冲突：吸烟会导致肺癌吗的具体时间是？（）。

答案:20世纪50年代末60年代初自然间接效应是指。（）

答案:结果的预期变化根据1810年由皮埃尔–西蒙·拉普拉斯证明的中心极限定理，任何此类随机过程，即多次硬币抛掷之总效，都会导向相同的概率分布，这种概率分布被称为。（）

答案:正态分布线性模型的中介分析如此简单的首要原因是（）

答案:直接效应不取决于中介物的水平工资与结果的关系是非线性的，因为它涉及一个。（）

答案:阈值效应在分析工资反事实问题中，作者所提到的推断方法是数据驱动的方法是。（）

答案:线性回归因果关系具有极强的：。（）

答案:相关性在当今科学界，反事实方法最受欢迎的一种应用形式是（）

答案:中介分析洪光磊的假设中全民学代数”和学生的学习结果之间的中介物是。（）

答案:课堂环境高尔顿提出的概念首次在不依赖于人的判断或解释的前提下以客观度量说明了两个变量是如何关联的。（）

答案:相关性坏血病案例中，因果路径为柑橘类水果→（）→坏血病

答案:维生素C某人划了火柴后发生了火灾。在这个例子中，从纯粹的逻辑角度看，某人划了火柴和房间中存在氧气这两个因素对火灾负有（）的责任。

答案:同样虽然混杂被广泛认为是研究的核心问题之一。（）

答案:流行病学斯伯茨将删除方程的思想移植到了，转换为删除因果图中的箭头这一想法仍然激发了大量的新见解和新成果的出现。（）

答案:因果图领域能够给思维机器带来智能体效应的软件包至少包括三个组成部分。（）

答案:对针对可迁移性问题，可凭借图解标准自动确定你所寻求的效应是否可迁移。（）

答案:对AlphaGo（阿尔法狗）的开发基于什么算法？（）。

答案:卷积神经网络do演算无法提供一种确定可迁移性的一般标准。（）

答案:错人工智能领域中，功能问题驱动了模拟问题。（）

答案:对将研究结果从一个环境迁移到另一个环境的过程是科学的基础。（）

答案:对研究复杂的可迁移性问题，还需要克服的问题是（）。

答案:选择偏倚在机器人的发展过程中，模糊系统不具备何种性质来保证沟通（）。

答案:透明性直接效应分为自然直接效应和受控直接效应（）

答案:对在“止血带使用”的例子中将那些活着被送到医院的病人进行赋值，这一做法阻断了从止血带使用到入院后存活的。（）

答案:间接路径结构方程模型和结构因果模型的英文缩写为（）

答案:SEMs、SCMs亚里士多德构建的因果分类中包括（）。

答案:动力因###形式因###质料因###目的因每一种直接效应和间接效应都可以转化为反事实表达式（）

答案:对歧视不同于偏倚，它属于因果关系之梯的（）

答案:第三层级###第二层级在分析工资反事实问题中，作者所提到的推断方法是数据驱动的方法是线性回归。（）

答案:对总体的直接效应取决于子总体直接效应的总和。（）

答案:对对照试验可以很好的消除混杂偏倚。（）

答案:错为了去除X和Y中的混杂，我们只需要阻断它们之间其中任何一个非因果路径，而不去阻断或干扰所有的因果路径就可以了。（）

答案:错do表达式变换规则（）。

答案:三条规则都要遵守。基于回归的统计调整适用于所有模型。（）

答案:错下列做法不能减小混杂偏倚带来的影响的是（）。

答案:重复多做几次试验，取平均结果关于随机对照试验的说法，正确的是（）。

答案:试验组的对象必须是随机选择出的在A←B←C→D←E→F→G←H→I→J中，那么我们应该如何阻断信息的流通？（）

答案:控制E###控制B###控制C###不控制D一个节点的父节点是指向它的所有节点。（）

答案:对如果某个节点有两个父节点，则条件概率表必须考虑到两个父节点的种可能状态。（）。

答案:4下面关于贝叶斯分类器描述错误的是（）。

答案:是基于后验概率，推导出先验概率因果图的图形属性决定了哪些因果模型可以借助数据来区分，哪些模型永远无法借助数据来区分，无论数据集有多大。（）

答案:对因果图的图形结构与它所代表的数据之间的关系，允许我们在不进行实际操作的情况下模拟调整。（）

答案:对人类从数据处理者向因果解释的过