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dubbo配置提供者和消费者
1 找到对应的文件 提供者 消费者 参考dubbo官网 http dubbo apache org zh cn docs user quick start html
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因果推断
因果关系基本概念:后门标准
阅读David Salazar的文章Causality To adjust or not to adjust后的笔记 文章目录 动机 实例 动机 在前面的文章中 我们知道就算控制再多的变量 也不一定能准确估计 采用后门标准 backdoor
因果推断
因果推断-PSM的原理及python实现
目录 一 背景 员工技能培训真的是浪费时间吗 二 PSM的原理及python实现 1 PSM的原理 1 1 计算倾向性得分 1 2 匹配对照组样本 1 3 平衡性检查 1 4 敏感度分析 2 PSM的python实现 一 背景 员工技能培训
因果推断
算法
数据分析
数据挖掘
python
推荐系统(四)——因果效应uplift model系列模型S-Learner,T-Learner,X-Learner
在之前的文章中我们介绍了使用因果推断中的去除混杂和反事实的相关理论来纠正推荐系统中的偏差问题 在这篇文章中主要和大家分享uplift model相关知识和方法 例子 小夏的商铺在上次请了明星代言后 销量有所上升 但是他不清楚是不是每个人都对
推荐系统
因果推断
深度学习
uplift
因果推断----do演算
do演算 合法 的do表达式变换 规则1 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 即 P Y d
因果推断
人工智能
因果推断-【The MineThatData E-Mail Analytics And Data Mining Challenge】思路分析与Python实现代码
目录 一 数据集介绍 二 问题及分析思路 1 问题 2 分析思路 三 代码 一 数据集介绍 数据集来源于用户在网上的购物行为 涵盖了过去一年有购买行为的64000个用户 这些用户被用于电子邮件营销活动的实验分析 实验的目的是衡量哪个版本的电
因果推断
数据分析
python
因果推断 - 反事实
目录 基础知识 案例实战 版权 转载前请联系作者获得授权 声明 部分内容出自因果关系之梯 已获得原作者授权 参考书籍 The Book of Why Judea Pearl 基础知识 定义 对于包含外生变量 U U U和内生变量 X X
因果推断
反事实
因果系列文章(9)——反事实(下)
4月4日 新冠病毒全球累计确诊已经突破100万 其中美国已超过24万 4月2日 外交部新闻发言人华春莹在新闻发布会上质问美国 如果当初最先发生疫情的国家是美国 而不是中国 美国会处理的比中国更好吗 我们难以假设那种情况的存在 但是从美国现在
因果分析
因果推断
因果关系
图灵奖得主Judea Pearl:因果推断论文本周推荐(2022.8.8)
刚刚 图灵奖得主 因果科学之父Judea Pearl 在推特上推荐了本周值得一读的10篇近期发表的因果推断相关论文 推荐列表下载 他评价道 他看到了人们对于 公平 责任 主题的兴趣日益浓厚 为帮助大家快速了解这些文章的主旨内容 我将推荐列表
人工智能
因果科学
因果推断
因果推断(五)——反事实,后悔药?
反事实推断一个词概括就是 后悔 例子 还是以小夏开店为例 小夏请了A明星代言后 销售量虽然有提升 但是由于该明星的代言费很贵 导致最终还是亏本了 于是 小夏想要是当时没有请明星代言 会不会就不亏本了 推断没有发生过的事情 就是反事实推断 当
因果推断
机器学习
反事实
因果推断----必要因和充分因
必要因 或 若非因 和充分因 必要因 已知张三堵住消防通道 X 1 并且李四死了 Y 1 假如X为0 那么李四还活着 Y 0 的概率是多少 必要性概率 P N PN PN为 P
因果推断
人工智能
因果推断学习笔记(一)
在日常生活中 我们常常会用到因果推断 比如 你淋雨了 赶紧去洗澡 不然容易着凉 感冒 这里我们认为淋雨是感冒的因 通过原因 来推断可能得结果 我拉肚子了 可能是昨天海鲜吃多了 这里我们认为海鲜吃多了是拉肚子的因 并且通过拉肚子反推可能得原因
因果推断
概率论
机器学习
《The Book of Why》 — Chapter7
第七章 超越统计调整 征服干预之峰 CHAPTER 7 Beyond Adjustment The Conquest of Mount Intervention 因果之梯的第二层 对未尝试过的行动和策略的效果进行预测 混杂因子是导致我们预测
causality
因果推断
第一讲:反事实因果分析框架(1)
1 因果关系的定义 举个栗子 背景 小明是个土财主 有一天他打了佣人一棍子 第二天佣人死了 问题 打的那棍子是造成佣人死亡的原因么 在因果推断中 是否打人是处理变量 是否死亡是响应变量 影响我们判断的乱七八糟的其他因素是混淆变量 如果我们认
因果推断
因果推断综述-A Survey on Causal Inference
最近读到一篇讲述很全面的综述文献 A Survey on Causal Inference 对于接触因果推断不久的同学而言是特别详细的介绍和科普 文献很长 我会分成几部分介绍 目录 摘要 第一部分 简介 第二部分 因果推断基础知识 第三部分
因果推断综述
机器学习
因果推断
综述
因果推断(四)——后门调整、前门调整、逆概率加权
在因果推断 三 中 我们介绍了干预的相关概念 在本文中 我们对一些方法进行介绍 这些方法可用于利用干预分析变量之间的因果关系 在因果推断 三 中 我们得出了调整公式 如上式 假设PA为A节点的所有父节点的集合 则上 式可以修改为 其中b为P
因果推断
概率论
机器学习
推荐系统
因果推断(三)——结构因果模型、干预、辛普森悖论
主要内容 结构因果模型 干预 辛普森悖论 调整公式 结构因果模型 Structural Causal Model SCM 定义 结构因果模型被定义为一个有序三元组
因果推断
概率论
机器学习
因果推断理论框架 Potenial Outcomes Framework
1 Potenial Outcomes Framework 因果效应通常无法直接计算 无法同时观测一个样本施加和不施加干预的结果 所以通常是通过观测数据推断 由于相关性 neq 因果性 观测结果不直接等于ATE Potenial Outco
因果推断
概率论
机器学习
线性代数
Double Machine Learning
1 从线性回归说起 从观测数据获得因果效应的一个简单方式是使用线性回归 控制confounders的影响 S a l e s i
因果推断
机器学习
回归
人工智能
Counterfactual Zero-Shot and Open-Set Visual Recognition
Counterfactual Zero Shot and Open Set Visual Recognition 1 Introduction 文献提出一个反事实框架 是由对不可见类的泛化来支撑的 作者基于反事实的一致性规则 反事实确实是基
学习总结
文献阅读
机器学习
人工智能
因果推断
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