A Survey on Causal Inference 因果推理，其覆盖众多的研究领域，如何从观测数据中估计因果效应是主要的研究内容。常说‘关系不代表因果’. 比如，一项研究表面，吃早餐的女孩比不吃早餐的女孩更瘦，因此得出结论：‘吃早餐能减肥‘。 但事实上，吃早餐和瘦这2件事也许只是存在相关性 ...

最近一段时间由于业务需要，对因果推断进行研究，针对精准营销、用户增长、广告、模型可解释性等领域都有比较广泛的应用。本文主要从原理+实践角度去讲解一下相关的因果推断的工具或方法。以下是主要内容： 一、双重差分法 二、Uplift Model 三、Causal ML 四、EconML ...

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 因为在实践中往往不存在真正的随机试验, 所以需要实验组和对照组 利用 实验组的前后对比 - 对照组 ...

因果推断方法可以被分为两大类:贝叶斯网络结构学习算法和基于加噪声模型的因果推断算法。具有完整数据的因果推断方法可以被分为两大类: 基于估计马尔可夫等价类的贝叶斯网络结构学习算法和基于加性噪声模型的因果推断算法。 贝叶斯网络结构学习算法主要有两种方法．第一种是基于打分－搜索的贝叶斯网络结构 ...

David Barber; Book 【贝叶斯网络之父Judea Pearl：新因果科学与数据科学、人工智能的思考】 最近读了洪永淼教授和汪寿阳教授的论文--《大数据、机器学习与统计学：挑战与机遇》 讲座视频：https ...

Simpson's paradox in Covid-19 case fatality rates: a mediation analysis of age-related causal effects Authors: Julius von Kügelgen , Luigi Gresele ...

中介因果效应分解 汇总与理解 目录 中介因果效应分解 汇总与理解 1. 前言 2. 问题描述 3. 符号定义 4. 总体效应、直接效应与间接效应 总体效应（Total Effect, TE ...

。 在Direct3D11中，Effects框架已从D3DX库中移除，需要我们自己配置effect库 ...