人工智能先驅、貝葉斯網絡之父、美國計算機科學家 Judea Pearl 在最近的一篇論文中解釋了基於數據統計的機器學習系統的一些局限性。要理解“為什么”，並回答“如果……會怎樣”之類的問題，我們需要某種因果模型。在社會科學領域，尤其是流行病學中，一種名為“結構因果模型”（SCM）的革命性數學框架 ...

統計推斷（statistical inference），在計算機科學中也被稱為“機器學習”，是使用數據推斷生成數據分布的過程 一個經典的統計推斷問題是：給一個樣本(\(\sim\)意味X_1,...,X_n獨立且相互都有相同的邊緣分布函數，即是來自F簡單隨機樣本)\(X_1,...,X_n ...

幸存者偏差 風險分析的本質是使用部分樣本分布估計總體分布。在風險建模的過程中，普遍存在着幸存者偏差（Survivorship Bias）。其含義為，使用局部樣本代替總體樣本時，局部樣本無法充分表征總 ...

A Survey on Causal Inference 因果推理，其覆蓋眾多的研究領域，如何從觀測數據中估計因果效應是主要的研究內容。常說‘關系不代表因果’. 比如，一項研究表面，吃早餐的女孩比不吃早餐的女孩更瘦，因此得出結論：‘吃早餐能減肥‘。 但事實上，吃早餐和瘦這2件事也許只是存在相關性 ...

最近一段時間由於業務需要，對因果推斷進行研究，針對精准營銷、用戶增長、廣告、模型可解釋性等領域都有比較廣泛的應用。本文主要從原理+實踐角度去講解一下相關的因果推斷的工具或方法。以下是主要內容： 一、雙重差分法 二、Uplift Model 三、Causal ML 四、EconML ...

關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因為在實踐中往往不存在真正的隨機試驗, 所以需要實驗組和對照組 利用 實驗組的前后對比 - 對照組 ...

因果推斷方法可以被分為兩大類:貝葉斯網絡結構學習算法和基於加噪聲模型的因果推斷算法。具有完整數據的因果推斷方法可以被分為兩大類: 基於估計馬爾可夫等價類的貝葉斯網絡結構學習算法和基於加性噪聲模型的因果推斷算法。 貝葉斯網絡結構學習算法主要有兩種方法．第一種是基於打分－搜索的貝葉斯網絡結構學習 ...

中介因果效應分解 匯總與理解 目錄 中介因果效應分解 匯總與理解 1. 前言 2. 問題描述 3. 符號定義 4. 總體效應、直接效應與間接效應 總體效應（Total Effect, TE ...