模型generalization 論文 C. Tran and E. Zheleva, “Le ...
Hetergeneous Treatment Effect旨在量化實驗對不同人群的差異影響,進而通過人群定向 數值策略的方式進行差異化實驗,或者對實驗進行調整。Double Machine Learning把Treatment作為特征,通過估計特征對目標的影響來計算實驗的差異效果。 Machine Learning擅長給出精准的預測,而經濟學更注重特征對目標影響的無偏估計。DML把經濟學的方法和機 ...
2020-02-08 21:15 2 3814 推薦指數:
模型generalization 論文 C. Tran and E. Zheleva, “Le ...
Meta Learner和之前介紹的Causal Tree直接估計模型不同,屬於間接估計模型的一種。它並不直接對treatment effect進行建模,而是通過對response effect(target)進行建模,用treatment帶來的target變化作為HTE的估計。主要方法有3種 ...
這篇是treatment effect估計相關的論文系列第一篇所以會啰嗦一點多給出點背景。 論文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partiti ...
一直以來機器學習希望解決的一個問題就是'what if',也就是決策指導: 如果我給用戶發優惠券用戶會留下來么? 如果患者服了這個葯血壓會降低么? 如果APP增加這個功能會增加用戶的使 ...
1. 寫在前面 在機器學習(Machine learning)領域,監督學習(Supervised learning)、非監督學習(Unsupervised learning)以及半監督學習(Semi-supervised learning)是三類研究比較多,應用比較廣的學習技術,wiki ...
本系列文章允許轉載,轉載請保留全文! 【請先閱讀】【說明&總目錄】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指數分布族簡介 之前的文章分別介紹了因變量服從高斯分布、伯努利分布、泊松分布、多項分布時,與之對應的回歸模型,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 ...
這次突然打算寫點dimension reduction的東西, 雖然可以從PCA, manifold learning之類的東西開始, 但很難用那些東西說出好玩的東西。 這次選擇的是一個不太出名但很有趣的方法, 隨機映射。 但某些地方它一直是被當成LSH方法來介紹的, 關於這點我不想過多追究 ...