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）-爱代码爱编程
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。 一、大会介绍：汇聚智慧，共襄盛举 Da
预算约束下营销效果优化的端到端框架（快手）_an end-爱代码爱编程
目录 翻译：预算约束下营销效果优化的端到端框架 1介绍 2 .相关工作 2.1预算分配 2.2梯度估计 3我们的端到端框架 3.1符号 3.2两阶段范式 3.3 Marketing Goal as a Regularizer 3.4梯度估计 3.5训练 4实验结果 4.1数据集 4.2评价指标 4.3实现细节 4.4合
长尾学习（二）：long-爱代码爱编程
最近关于长尾学习，接触到一篇从因果推断角度来解决长尾分类问题的文章——Long-Tailed Classification by Keeping the Good andRemoving the Bad Momentum Causal Effect，该文将长尾问题下暴露的问题抽象为一个因果图，通过对该因果图做调整得到相应的因果效应，进而缓解长尾分类
【机器学习高级实践】历时一年终于把因果推断与机器学习讲明白了_因果推断与机器学习的结合-爱代码爱编程
前言 2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。而最新更新的GPT-4更是实现了大型多模态模型的飞跃式提
因果推断16-爱代码爱编程
题目：市场营销中资源分配问题的直接异质因果学习 Direct Heterogeneous Causal Learning for Resource Allocation Problems in Marketing 论文链接：https://export.arxiv.org/pdf/2211.15728v2.pdf 单位：美团 摘要：资源分配是
使用显式特征的在线交互感知提升网络（efin）_explicit feature interaction-爱代码爱编程
目录 1介绍 2相关工作 2.1提升建模 2.2特征交互 3前提 4提出的方法 4.1架构 4.2训练 5试验评估 6结论和未来 英文题目：Explicit Feature Interaction-aware Uplift Network for Online Marketing 翻译：使用显式特征的在线交互感知提升网络 单
因果推断12-爱代码爱编程
目录 论文 dragonnet 1介绍 2 Dragonnet 3定向正则化 4相关工作 5实验 6讨论 NN-Based的模型 dragonnet 如何更新参数 dragonnet的损失函数 CausalML Dragonnet类 论文代码 论文 dragonnet Adapting Neural Networks
causal forest theory_estimation and inference of heterogeneous treatmen-爱代码爱编程
Paper Review 1. Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forest1.1 Asympt
因果推断——图的三种基本结构_三种因果关系-爱代码爱编程
因果推断入门笔记 V-Structure (Chain链状、 Fork叉状、 Collider碰撞) 1、Chain 链状结构 (X–>Y–>Z) X和Y相关，Y和Z相关，X和Z相关， 但是，如果condi
因果分析系列8-爱代码爱编程
因果分析系列8----合适的控制变量 1.好的控制变量 2.基本无害的控制 3.坏的控制--选择性偏差 1.好的控制变量 因果系列6和因果系列7介绍了如何向回归模型中添加额外的控制
完美匹配：一种简单的神经网络反事实推理学习表示方法_反事实推理 算法-爱代码爱编程
英文题目：Perfect Match: A Simple Method for Learning Representations For Counterfactual Inference With Neural Networks 翻译：完美匹配：一种简单的神经网络反事实推理学习表示方法 单位： 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1
因果推断的基础知识_因果推断 处理配置-爱代码爱编程
文章目录 1 潜在结果框架2 组间均值差异（朴素估计）3 随机试验【参考】【修改记录】 1 潜在结果框架 专业名词对照表 中文英文单元unit处理treatment控制control观察结果obs
因果推断15-爱代码爱编程
目录 1介绍 2相关工作 2.1问题的定义 2.2倾向得分匹配 3背景 4方法 4.1我们提出的grflift的分裂准则 4.2我们有针对性的正则化grflift 5实验 5.1提升模型的评估指标和数据 5.2定量结果 Quantitative results 5.3消融实验 Ablation experiments 6结论
因果推断10-爱代码爱编程
论文：A large Budget-Constrained Causal Forest Algorithm 论文：http://export.arxiv.org/pdf/2201.12585v2.pdf 目录 0 摘要 1 介绍 2 问题的制定 3策略评价 4 方法 4.1现有方法的局限性。 4.2提出的LBCF算法 5验证 5.
因果推断7-爱代码爱编程
目录 0摘要 1介绍 2预习 3治疗和指标 4深层因果模型的发展 4.1发展时间表 4.2模型分类 5典型的深层因果模型 6实验指南 6.1数据集 6.2code 6.3实验 7结论 参考 编码 1.自编码器(AE)： 2.去噪自编码器(DAE) 3.变分自编码器VAE 4.去耦变分自编码 文章：A SUR
方差分析-爱代码爱编程
目录 1、从一个例子出发 2、建立零假设 3、什么是MSE和MSB 4、样本大小 5、计算MSE 6、计算MSB 7、比较MSE和MSB 8、分析差异的来源 本文将从一个例子（“微笑宽容实验”）出发，详细介绍单因素方差分析的原理。 1、从一个例子出发 有证据表明，微笑可以减弱人们对他人错误行为的判断，比如在法院上被告的微笑可能
因果推断2-爱代码爱编程
目录 一、方法介绍 1.1TarNet 1.1.1TarNet 1.1.2网络结构 1.1.3counterfactual loss 1.1.4代码实现 1.2Dragonet 1.3DRNet 1.4VCNet VCNET AND FUNCTIONAL TARGETED REGULARIZATION FOR LEARNING CA
【图神经网络论文整理】（十）—— how powerful are graph neural networks?：gin_gin图神经网络-爱代码爱编程
作者信息：Keyulu Xu, Weihua Hu, Jure Leskovec, Stefanie Jegelka 论文来源：Computer Vision and Pattern Recognition
uplift model的理论与实践-爱代码爱编程
文章目录 ModelsMatchingWeightingMeta-learnerTree-basedDMLNN-based 模型评估离线线上AB实验 工业实践业务背景实践步骤