关联, 介入, 反事实 机器学习做的大部分都是关于"关联", 即两个变量之间有相关性, 却不能给出一者对另外一者是否有影响, 以及影响程度是多大 而介入就会探讨变量之间的因果关系 因 ...
统计 Causal Inference 原文传送门 http: www.stat.cmu.edu larry sml Causation.pdf 过程 一 Prediction 和 causation 的区别 现实中遇到的很多问题实际上是因果问题,而不是预测。 因果问题分为两种:一种是 causal inference,比如给定两个变量 X Y,希望找到一个衡量它们之间因果关系的参数 theta ...
2019-10-24 10:04 0 659 推荐指数:
关联, 介入, 反事实 机器学习做的大部分都是关于"关联", 即两个变量之间有相关性, 却不能给出一者对另外一者是否有影响, 以及影响程度是多大 而介入就会探讨变量之间的因果关系 因 ...
因果推理 本文档是对《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理。 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡,还是先有的蛋?这里研究的是因果关系,因果关系与普通的关联有所区别。不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果关系 ...
Causal Corpus 事件因果关系语料统计 本文是对因果关系抽取领域数据库标注及开源情况的统计。除了对因果关系的标注,一些类似的语料也包含在内,从而为语料的使用提供灵活性,可以根据不同的目标选取不同的语料库。 领域简介 因果关系通常标注为 ( cause , effect ...
/回归。 但是后来出现了inference,以及指出和learning是不同的过程。这就有点让人发晕 ...
上二年级的大儿子一直在喝无乳糖牛奶,最近让他尝试喝正常牛奶,看看反应如何。三天过后,儿子说,好像没反应,我可不可以说我不对乳糖敏感了。 我说,呃,这个问题不简单啊。你知道吗,这在统计学上叫推断。 儿子很好学,居然叫我解释什么叫推断。 好吧,那我就来卖弄 ...
本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分,包括准备输入数据、执行、获取输出数据。 一、放入输入数据 简单的使用方法如下所示: 我们按照这个流程一步一步来深入 1、Get ...
原文链接 介绍 在图像识别和目标分类领域往往存在一些关于图像中虚假相关性的问题,最典型的如将图像中识别的主体(object)和背景(background)之间的相关性考虑成为识别主题类别的一个主要 ...
本文针对代码版本为Paddle/2.2,主要针对预测流程的梳理。 一、简要使用流程 paddle inference的使用较为简单,其基本代码如下: 二、代码目录结构 代码库地址:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 目录结构 ...