模型generalization 论文 C. Tran and E. Zheleva, “Le ...
Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向 数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整。Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。 Machine Learning擅长给出精准的预测,而经济学更注重特征对目标影响的无偏估计。DML把经济学的方法和机 ...
2020-02-08 21:15 2 3814 推荐指数:
模型generalization 论文 C. Tran and E. Zheleva, “Le ...
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect(target)进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种 ...
这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景。 论文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partiti ...
一直以来机器学习希望解决的一个问题就是'what if',也就是决策指导: 如果我给用户发优惠券用户会留下来么? 如果患者服了这个药血压会降低么? 如果APP增加这个功能会增加用户的使 ...
1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki ...
本系列文章允许转载,转载请保留全文! 【请先阅读】【说明&总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指数分布族简介 之前的文章分别介绍了因变量服从高斯分布、伯努利分布、泊松分布、多项分布时,与之对应的回归模型,本文 ...
Machine learning uses two types of techniques: supervised learning, which trains a model on known input and output data so that it can predict future ...
这次突然打算写点dimension reduction的东西, 虽然可以从PCA, manifold learning之类的东西开始, 但很难用那些东西说出好玩的东西。 这次选择的是一个不太出名但很有趣的方法, 随机映射。 但某些地方它一直是被当成LSH方法来介绍的, 关于这点我不想过多追究 ...