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…

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…

[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…

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…

转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-…

目录 原文链接: 小样本学习与智能前沿 01 Multitask Learning 01.1 Parameter Sharing 01.2 Parameter Tying. 02 Embedding Learning 02.1 Task-Specific Embedding Model. 02.2 Task-Invariant Embedding Model. 02.3 Hybrid Embedding Model. 03 Learning with External Memory 03.1 R…

目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direction. FSL can also help relieve the burden of collecting large-scale supervised data. Driven by the academic goal for AI to approach humans and the industrial demand for…

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行…

一直以来机器学习希望解决的一个问题就是'what if',也就是决策指导: 如果我给用户发优惠券用户会留下来么? 如果患者服了这个药血压会降低么? 如果APP增加这个功能会增加用户的使用时长么? 如果实施这个货币政策对有效提振经济么? 这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的,一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低. 这个时候做分析的同学应该会说我们做AB实验!我们估计整体差异,显著就是有效,不显著就是无效.但我们能做…

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…