因果推断

real-zhouyc7 个月前
因果推断·causal inference·causal tree·causal forest
Causal Inference理论学习篇-Tree Based-Causal Forest了解causal forest之前，需要先了解其forest实现的载体：GENERALIZED RANDOM FORESTS[6]（GRF) 其是随机森林的一种推广， 经典的随机森林只能去估计label Y，不能用于估计复杂的目标，比如causal effect，Causal Tree、Cauasl Forest的同一个作者对其进行了改良。先定义一下矩估计参数表达式：
real-zhouyc7 个月前
因果推断·causal inference·causal tree
Causal Inference理论学习篇-Tree Based-Causal TreeTree-based这类方法，和之前meta-learning 类的方法最明显的区别是: 这类方法把causal effect 的计算显示的加入了到了树模型节点分裂的标准中 从 response时代过渡到了effect时代。
百家峰会8 个月前
大数据·因果推断
DataFunSummit 2023因果推断在线峰会：解码数据与因果，引领智能决策新篇章（附大会核心PPT下载）在数据驱动的时代，因果推断作为数据科学领域的重要分支，正日益受到业界的广泛关注。DataFunSummit 2023年因果推断在线峰会，汇聚了国内外顶尖的因果推断领域专家、学者及业界精英，共同探讨因果推断的最新进展、应用与挑战。本文将从大会介绍、知识收获以及PPT分享价值三个方面，带您领略这场知识盛宴的精彩内容。
深度之眼1 年前
人工智能·机器学习·因果推断
哈佛教授因果推断力作：《Causal Inference: What If 》pdf下载因果推断是一项复杂的科学任务，它依赖于多个来源的三角互证和各种方法论方法的应用，是用于解释分析的强大建模工具，同时也是机器学习领域的热门研究方向之一。