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因果推断文献解析|A Survey on Causal Inference(5)
使估计结果产生了偏差，作者首先介绍基于前文三个假设下的因果推断方法来处理混杂带来的选择偏差，作者将这些方法分层了7个小类，分别是： (1) 权重更新方法；(2) 分层方法；(3) 匹配方法；(4) 基于树的方法；(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。
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)
使估计结果产生了偏差，作者首先介绍基于三个假设下的因果推断方法来处理混杂带来的选择偏差，作者将这些方法分层了7个小类，分别是： (1) 权重更新方法；(2) 分层方法；(3) 匹配方法；(4) 基于树的方法；(5) 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。 根据这些方法控制混杂方法的不同，作者将这些方法分为了7个小类：(1) 权重更新方法；(2) 分层方法；(3) 匹配方法；(4) 基于树的方法；(5) 基于表示学习的方法；(6) 多任务学习方法；(7) 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。 接下来，我们在第5节提供实验过程描述。随后，在第6节中，我们给出了因果推理的典型应用。最后，第7节对全文进行了总结。 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)
对于作者介绍的基于前文三个假设下的七个因果推断方法： (1) 权重更新方法；(2) 分层方法；(3) 匹配方法；(4) 基于树的方法；(5) 基于表示学习的方法；(6) 多任务学习方法；(7) 元学习方法 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。 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 - 来自专栏作图丫
高分文献解析-肿瘤免疫基因构建生存模型
最近几年，肿瘤免疫变成科研的热点，紧跟科研热点，今天介绍一篇5.5分的免疫基因构建生存预后模型的文章。研究思路非常的清晰，先差异分析，再筛选免疫相关的基因，构建生存预后模型，之后结合转录因子，免疫浸润做一些相关分析。
42410编辑于 2022-03-29 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
英文文献的5种下载方式
文章题目 DNA methylation analysis in plants: review of computational tools and future perspectives 文献是读研读博生活中必不可少的一部分 本篇文章以开头提到的文献为例简要记录自己英文文献的下载方法，希望可以帮助到有需要的人。 中文论文 因为自己在学校内，所有的中文论文基本在知网都可以下载到。
2.7K20发布于 2020-03-03 - 来自专栏用户10616523的专栏
Socks 5 协议解析
Socks5协议概述：Socks5协议是Socks协议家族中的一员，与其前身Socks4相比，引入了更多功能和协议支持。 Socks5协议结构：Socks5协议的通信流程通常包括几个关键步骤，如建立连接、认证方式选择、代理请求和数据传输等。文章将详细介绍每个步骤的结构和数据格式，包括握手协商阶段、认证阶段和数据传输阶段。 UDP支持和远程DNS解析：相比Socks4协议，Socks5协议引入了对UDP协议的支持，使得代理服务器可以中转UDP数据包。 此外，Socks5协议还可以在代理服务器上进行远程DNS解析，进一步增强了代理功能的灵活性和性能。 通过在Socks5协议之上使用加密协议，可以提供更高级别的数据保护和安全性。
1.2K00编辑于 2023-06-14 - 来自专栏爪哇缪斯
源码解析：ThreadPoolExecutor（5）
---- 四、 源码解析——addWorker(Runnable firstTask, boolean core) 看完execute方法的源码解析，我们发现，代码里的逻辑判断就是我们在【1.2> 线程池工作流程 但是，这只是第一层代码的解析，关键的逻辑，其实都在第二层addWork代码中。下面我们就来解开addWorker的真面目。 与它相似用法在ConcurrentHashMap中也出现过，如下所示： ---- 4.3> addWorkder的Part1解析 我们先看一下Part1的源码和注释： 在Part1中，首先还是从类型为 ---- 后面的内容，参见：源码解析：ThreadPoolExecutor（6）
17310编辑于 2023-05-09 - 来自专栏医学数据库百科
两篇5+免疫浸润+少量实验文献介绍
写在最后 以上就是两篇文章的基本的文献抄读。总的来说分析方面都是基本的套路和算法。主要还是加了自己的一部分样本来进行了分析。所以如果想做免疫方面的文章的，可以参考这样来做的。
75740发布于 2020-09-30 - 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 - 来自专栏生命科学
高分文献：解析长寿与抗衰老背后的机制 - MedChemExpress
寿命长短与健康密切相关，衰老常会伴随各种疾病，而长寿老人在生命的大部分时间里往往是健康的，与衰老相关的疾病 (如心血管疾病、神经退行性疾病) 在他们身上通常会延迟发生[5]。 5837、ANA 12 和 PF 06273340 (接受治疗至 24 月龄)，结果显示，GNF 5837 和 PF 06273340 显著降低了老年小鼠肾脏、肺和肝脏中升高的衰老标记物 p16 (图 5a )、p21 以及 β-半乳糖苷酶 (图 5b) 的水平。 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. Oncoscience. 2021 Sep 17;8:103-107. 5. Brooks-Wilson AR. Genetics of healthy aging and longevity.
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 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 4.4 ASReml示例代码 动物模型 重复力模型 多性状模型 更多知识学习，欢迎关注我们2024年5月25-26日的asreml全基因组选择培训 培训内容及安排
66510编辑于 2024-05-11 - 来自专栏我们一无所有，我们巍然矗立
H5-locaStorage解析
H5-locaStorage解析 浅谈cookie 浅谈localStorage 深入解析localStorage 浅谈sessionStorage cookie， loaclStorage，sessionStorage 移除了age后，就只剩name了 深入解析localStorage 特点 ajax发送数据的时候不会带有localStorage存的值 localStorage存的值都是以字符串的方式来存的 localStorage 能存的大小在5m左右 localStorage只能在相同域中使用 先看一下第二个特点，只能存入字符串 localStorage.arr = arr; localStorage.obj = obj cookie和localStorage做比较 项目 大小限制 是否往后台发送数据 存取特点 只能在同一域下使用 过期时间 cookie 4kb 是 都可以存 是 超过设置的时间过期 loaclStorage 5M
67120发布于 2020-09-17 - 来自专栏Node.js开发
md5加密解析
MD5是计算机领域使用最广泛的散列函数(可以叫哈希算法、摘要算法)，注意是用来确保消息的完整和一致性。 下面我们最主要是以 md5 加密为例来了解下加密算法。 MD5算法有以下特点： 1. 压缩性： 任意长度的数据，算出的MD5值长度都是固定的。 2. 容易计算：从原数据算出MD5值很容易。 3. 抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改一个字节，所得到的MD5值都有很大的区别。 强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同的MD5值的伪数据是非常困难的。 ； 只对md5加密的缺点： 通过上面对md5加密后确实比明文好很多，至少很多人直接使用肉眼看到的并记不住，也不知道密码多少，但是只对md5加密也存在缺点，如上代码使用console.log打印两次后，加密后的代码是一样 随机生成6位数字 的md5值 */ 这样做的好处是：每次运行的时候，或者说叫请求的时候，盐值是不一样的，导致每次生成的md5加密后的密码是不一样的。
3.4K31编辑于 2021-11-29 - 来自专栏低级Java知识传播者
Feign源码解析5：loadbalancer
经过前面几篇的理解，我们大致梳理清楚了FeignClient的创建、Feign调用的大体流程，本篇会深入Feign调用中涉及的另一个重要组件：loadbalancer，了解loadbalancer在feign调用中的职责，再追溯其是如何创建的。
1.5K11编辑于 2024-01-17 - 来自专栏linjinhe的专栏
LevelDB 完全解析（5）：Cache
前文回顾 LevelDB 完全解析（0）：基本原理和整体架构 LevelDB 完全解析（1）：MemTable LevelDB 完全解析（2）：Log LevelDB 完全解析（3）：SSTable LevelDB 完全解析（4）：Manifest 根据功能的不同，LevelDB 中有两种 cache： Block cache：缓存解压后的 data block，可以加快热数据的查询。
1.2K40发布于 2020-05-08 - 来自专栏我们一无所有，我们巍然矗立
h5-history解析
h5-history解析 popState和hashchagne方法比较 这是一个不太常用的api，但有一些场景比较适用，比如说，某用户填写了一个很复杂的表单，点了一下回退，就回退了一个网页
51020发布于 2020-09-17
腾讯云开发者
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