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Targeted learning methods build machine-learning-based estimators of parameters defined as features of the probability distribution of the data, while also providing influence-curve or bootstrap-based confidence internals. The theory offers a general…

因果推理综述——《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理

因果推理 本文档是对<A Survey on Causal Inference>一文的总结和梳理. 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡,还是先有的蛋?这里研究的是因果关系,因果关系与普通的关联有所区别.不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果关系. 对于两个相互关联的事件A和B,可能存在的关系 A造成B B造成A A和B是共同原因的结果,但不互相引起. 其他 用一个简单的例子来说明关联关系和因果关系之间的区别: 随着冰淇淋销量的增加,溺水死亡的比率急剧上升.如…

【统计】Causal Inference

[统计]Causal Inference 原文传送门 http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/Causation.pdf 过程 一.Prediction 和 causation 的区别 现实中遇到的很多问题实际上是因果问题,而不是预测. 因果问题分为两种:一种是 causal inference,比如给定两个变量 X.Y,希望找到一个衡量它们之间因果关系的参数 theta:另一种是 causal discovery,即给定一组变量,找到他们之间的因果关系.对于后面…

Causal Inference

目录 Standardization 非参数情况 Censoring 参数模型 Time-varying 静态 IP weighting 无参数 Censoring 参数模型 censoring 条件下 V Time-varying G-estimation 非参数模型 参数模型 Time-varying Propensity Scores Instrumental Variables Binary Linear Setting Continuous Linear Setting Nonpara…

A Complete Tutorial on Tree Based Modeling from Scratch (in R & Python)

A Complete Tutorial on Tree Based Modeling from Scratch (in R & Python) MACHINE LEARNING PYTHON R   SHARE      MANISH SARASWAT, APRIL 12, 2016 / 52     Introduction Tree based learning algorithms are considered to be one of the best and mostly used s…

算法---FaceNet理论学习篇

FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目 录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.LFW数据集简介 二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型 三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型 四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.…

Decision Tree、Random Forest、AdaBoost、GBDT

原文地址:https://www.jianshu.com/p/d8ceeee66a6f Decision Tree 基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯. 划分标准 信息增益(Information Gain) 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 - 划分后子数据集的信息熵的数学期望值. 事件\(x_i\)的信息量\(=-logP(x_i)\),信息熵就是信息量的期望值,记作\(H(x)\),即\(H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_i)logP(x_…

Chapter 2 Randomized Experiments

目录 概 2.1 Randomization 2.2 Conditional randomization 2.3 Standardization 2.4 Inverse probability weighting Technical Point 2.2 Formal definition of IP weights Technical Point 2.3 Equivalence of IP weighting and standardization Hern\(\'{a}\)n M. and R…

Chapter 6 Graphical Representation of Causal Effects

目录 6.1 Causal diagrams 6.2 Causal diagrams and marginal independence 6.3 Causal diagrams and conditional independence 6.4 Positivity and consistency in causal diagrams 6.5 A structural classification of bias 6.6 The structure of effect modification F…

Chapter 1 A Definition of Causal Effect

目录 1.1 Individual casual effects 1.2 Average casual effects 1.5 Causation versus association Hern\(\'{a}\)n M. and Robins J. Causal Inference: What If. A: intervention, exposure, treatment consistency: \(Y=Y^A\) when A observed. 1.1 Individual casual…