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因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(5)
接下来我们继续启航，一起来解析接下来的基于潜在结果框架下的因果推断方法，那么经过前两个方法的学习，我们已经对基于潜在结果框架下的因果推断有了较深的认识，接下来的介绍其他方法会更快速一些，不会像上面那么细致的解析 首先附上上一篇链接： 因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(4) 论文原文点击文末【阅读原文】即可查看。 二正文解析 3.3 匹配方法 书接上文，缺失的反事实结果和混杂造成的偏差是策略效果评估的主要挑战。匹配方法则是在减少选择偏差的基础上，提供了一种估计反事实结果的方法。 在原参考文献[77]中，提出了平衡的非线性表示(BNR)来将相关变量投影到平衡的低维空间。 在这里，我们还想介绍在原参考文献[56]中提出的另一种称为粗化精确匹配(CEM)的匹配方法。
1.2K10发布于 2021-05-13 - 来自专栏人人都是数据分析师
因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(4)
都影响着该方法的准确性，接下来我们换个角度，一起来解析接下来的基于潜在结果框架下的因果推断方法，首先附上上一篇链接： 因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(3) 二正文解析 3.2 分层方法 分层方法(Stratification)亦称为子群分类或者分块方法，是一种常见的混杂调整方法。 为了减少方差，在原参考文献[55]中，首先根据倾向分数划分子块，然后使用各子块处理效果的方差的倒数对子块进行一下加权。这种方法虽然减少了等频法的方差，但不可避免地增加了估计偏差。 为了解决这个问题，原参考文献[40]根据处理后变量的潜在值来构建子群(作者写成了处理前变量，ZZ怀疑是笔误，主观修改成了处理后变量)。
1.1K10发布于 2021-05-13 - 来自专栏人人都是数据分析师
因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(3)
下面我们书接上文，进入到解决因果推断问题具体的方法的解析，首先附一下上篇内容：因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(2)，论文原文点击文末阅读原文即可查看。 二正文解析 3、基于三个假设下的因果推断方法 在这个部分，作者将介绍基于上一节中三个假设下的因果推断方法。 作者介绍了大概思路，具体操作需要感兴趣的小伙伴参阅原文参考文献。 ZZ也在解析过程中对每一种方法涉及的公式进行了详细的解析。ZZ感觉解释的勉强还算通透，如果大家读着很爽，不要忘了鼓励一下ZZ，点个赞之类的，并关注一下公号：人人都是数据分析师。 最后感慨一下，解析公式背后的含义是真的技术活，哈哈哈哈！
2.2K20发布于 2021-05-13 - 来自专栏人人都是数据分析师
因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(1)
2正文解析 摘要 首先文章说明了因果推断的重要性，ZZ不再赘述。 对于结构因果模型，建议参考文献[91]或书[90]（祥见原文文献）。 在这篇总结的最后，作者还将简要讨论这两个因果框架之间的关系和区别。 与上述总结文献相比，本文主要关注潜在结果框架的理论背景、统计领域和机器学习领域的代表性方法以及该框架与机器学习领域如何相互增强。 不知道大家看完什么感受，但是ZZ读到这里，感觉真的是找对了文献，这就是我想要的知识啊！ 对于后面的主体内容，ZZ将逐渐奉上，希望感兴趣的小伙伴点个赞，关注ZZ。 其实摘要和引言没什么好解析的，主要是翻译，但是后面的因果推断模型和模型构建背后的思维才是精华，希望大家不要错过精彩解析！
1.1K10发布于 2021-05-13 - 来自专栏人人都是数据分析师
因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(2)
下面我们继续解析论文，探索作者给我们描绘的因果世界，首先附一下上篇内容： 因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(1) 论文原文点击文末【阅读原文】即可查看。 二正文解析 2. 因果推断基础 本章节，作者将介绍因果推断的一些基础概念和符号表示，包括任务描述，数学符号表示，前提假设，面临的挑战和一般的解决办法，最后会给出一个启发性的例子，该例子贯穿全文。 公式看着很多，很长，但是小伙伴们不要被劝退，我们来解析一下： 公式(7)中我们可以发现，虽然 、、、 都有，但是核心只有 ITE 一个指标，其他指标都是由 ITE 转化出来，所以我们一起来推导一下公式( 有了上面ZZ的过度，就比较容易理解原文作者所说，衡量 时，在三个前提都满足的情况下，再利用上面ZZ解析说的估计思路时，直接用试验组的效果均值减对照组的效果均值就得到了 的估计值： ?
1.2K20发布于 2021-05-13 - 来自专栏人人都是数据分析师
因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(6)
本文我们来学习基于树的方法；首先附上上一篇链接： 因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(5) 论文原文点击文末【阅读原文】即可查看。 二正文解析 3.4 基于树的方法 基于决策树学习的方法也是一种流行的因果推断方法，这是一种预测模型方法。 其实之前ZZ有对决策树算啊做过详细的解析，感兴趣的小伙伴可以暂时移步： 如果目标变量是离散变量，那么称为分类树，使用误分类成本来评估预测错误。 为了评估因果效应，原参考文献[9]提供了一种基于CART的数据驱动方法，该方法将数据划分为策略效果不同的子群。 这里的相关控制变量含义比较模糊，感兴趣的可以回到原参考文献[48]进行了解。
1.9K51发布于 2021-05-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
P-rep designs 文献解析及实现方法
这篇论文介绍了在多环境测试（MET）中效率较高的试验设计方案：部分重复设计（p-rep design），如果需要有一定的对照重复，可以使用增广p-rep试验（augmented p-pre）。
89150发布于 2019-06-13 - 来自专栏linjinhe的专栏
LevelDB 完全解析（11）：Compaction
Compaction 的问题 Compaction 会对 LevelDB 的性能和稳定性带来一定影响： 消耗 CPU：对 SSTable 进行解析、解压、压缩。 +11 - level-n 和 level-n+1 合并的写入（n >= 1，默认情况下，level-n+1 的数据大小是 level-n 的 10 倍）。 所以，总的写放大是 4 + 11(n-1) = 11n - 7 倍。
2K20发布于 2020-06-22 - 来自专栏作图丫
高分文献解析-肿瘤免疫基因构建生存模型
., Aging (Albany NY), 11, 480-500.
42410编辑于 2022-03-29 - 来自专栏官方活动
腾讯双11活动全解析
众所周知，腾讯云一直被大家称为良心云，而隔壁的套路云也已在举行双11的活动，但套路太多，反观腾讯云要良心很多，也更直接，跟着我一起来看看吧。 [微信截图_20181030143257.png] 马上进入官方活动主会场 新用户一键领取2775元代金券 福利1：爆品秒杀 每日5场秒杀，分别于 9:00 / 11:00 / 14:00 / 16:00
50.6K50发布于 2018-10-30 - 来自专栏ops技术分享
Nginx结构原理全解析（11）
3）master进程修改pid文件名，加后缀.oldbin（进程自动改的，不需要手动改）
23220发布于 2021-05-11 - 来自专栏全栈程序员必看
LaTeX 参考文献_论文参考文献外文文献格式
这篇好棒，但是代码写在什么位置看下一篇(26条消息) Latex中如何制作参考文献_bluenight专栏-CSDN博客_latex中参考文献 https://blog.csdn.net/chl033 /article/details/5927207 这篇有代码位置 (26条消息) Latex引用bib文件步骤_一个人漫步走-CSDN博客 【Latex】如何同时引用多篇参考文献_一千零一夜的博客-CSDN 博客_latex怎么连续引用多个文献这篇也可以，写了几个细节：1.cite包一定要导入 2. 写了里面的cite（好几篇都提到cite，），目前所有参考文献最下面（多余的不知哪来的怎么删）[1,2]变成了[2,1]不知为什么。 这篇没用到里面的内容，不知道为什么要写在这(26条消息) latex参考文献格式与宏包应用_weixin_34107955的博客-CSDN博客 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
1.4K20编辑于 2022-10-01 - 来自专栏AI SPPECH
11：DeepSeek-OCR-2 深度解析
本文深入解析其技术架构、核心功能与部署方案，重点分析其在动态重排视觉 Token、还原复杂文档自然阅读逻辑方面的突破，并提供完整的 ModelScope 创空间部署代码。 目录： 1.
73010编辑于 2026-02-08 - 来自专栏图像识别与深度学习
2018-11-17DobotDemoV2.0解析
DobotDemoV2.0--》DobotDemoForArduino--》DobotDemo--》DobotDemo.ino
1.2K30发布于 2018-12-14 - 来自专栏移动开发专栏
Android 11适配指南之Toast解析
起源 在targetSdkVersion为30的情况下，在Android 11的小米10手机上运行，调用ToastUtil的时候闪退报错： null cannot be cast to non-null type android.widget.LinearLayout 且看已知条件： targetSdkVersion 30 Android 11 小米10 文末附Android 11适配手册 定位问题 源码解析 我们一般的调用是这么写的： Toast.makeText(context, msg, Toast.LENGTH_SHORT).show() 一行代码，也很容易能找到重点——makeText，没错 view as LinearLayout 现在看来其实是没有错的，事实上运行在Android11以下也确实没问题。 Android 11开发手册 《Android 11 开发者手册》
1.4K30编辑于 2022-06-10 - 来自专栏java开发的那点事
11-Location的匹配规则解析
Location的匹配规则解析 默认匹配(普通匹配) location / { root /home; } 映射 / 路径 到 /home文件夹下 精准匹配 location = /img/4k.jpg
41440编辑于 2022-09-13 - 来自专栏设计模式
深度解析Java 11核心新特性
一起加油吧 ~~ Java 11的发布，标志着这一成熟语言又向前迈进了一大步，它不仅继承了Java一贯的稳健与可靠，更在多个方面进行了创新与优化。 在Java 11中，我们可以看到对性能、安全性和易用性的全面提升。 动态类文件常量 Java 11 允许在运行时动态生成和引用常量池中的常量，这有助于减少 JVM 类加载时的内存占用。 在Java 11中，JFR得到了进一步的改进和优化，包括更多的事件类型、更低的开销以及更好的用户体验。 12. Java 11对JShell进行了改进，提供了更好的自动补全、命令历史和错误处理等功能。 25. 支持新的时间日期格式 11增加了对新的时间日期格式的支持，如ISO 8601扩展格式。
75810编辑于 2024-05-29 - 来自专栏全栈程序员必看
PKCS11接口解析「建议收藏」
pkcs密码中间件位于上层应用和底层安全设备之间，应用基于 PKCS#11 标准接口开发各类应用程序。主要包括2个库 主API库： 提供给应用的PKCS11接口。 表 pkcs11函数接口 种类 函数 描述 通用l C_Initialize 初始化 Cryptoki 目的函数 C_Finalize 清除各种Cryptoki相关资源 C_GetInfo 获得关于Cryptoki
3K10编辑于 2022-09-01 - 来自专栏生命科学
高分文献：解析长寿与抗衰老背后的机制 - MedChemExpress
在动物中也可使用辐照[10]、抗生素 (如曲美替尼[10])、D-半乳糖[11]等。 MCE 的所有产品仅用作科学研究或药证申报，我们不为任何个人用途提供产品和服务参考文献1. Mueller AL, McNamara MS, Sinclair DA. Nat Aging 1, 795-809 (2021). 11. Liang, W., Chen, Q., Cheng, S. et al.
73210编辑于 2022-12-27 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
ASReml文献解析|如何分析猪繁殖性状遗传参数估计
ASREML 遗传参数评估软件 飞哥推荐： asreml软件功能非常强大，使用简单，遗传评估和基因组选择的利器，5月份有个遗传评估和基因组选择的培训班（见文末）， 文献解析 如何分析猪繁殖性状遗传参数估计 处理多环境试验（MET）和元分析（meta-analysis） ※ 处理规则和不规则的空间分析数据 ※ 计算遗传力、重复力、遗传相关、表型相关等遗传参数 ※ 处理基因组数据，估计GBLUP 今天小编带领大家一起解析一篇文献 解析分为四大部分： 一、文章摘要； 二、分析文章思路； 三、文章结果解读； 四、如何通过分析文章后分析自己的数据？ 关键词 11个繁殖性状 4个固定因子 asreml-R 结果 在11个生殖相关性状中，妊娠期属于中等遗传力性状（0.251～0.430），其余性状的遗传力较低，在0.005～0.159之间。 关键词 LBN与TNB、NBA和NBH遗传正相关 可以联合育种，多个场次 二、分析思路解析 2.1 数据介绍 数据介绍 本研究中使用的数据来自位于中国西南部的同一公司的11个种猪场，那里饲养着加拿大种系
66510编辑于 2024-05-11
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