#论文题目：【选择偏差】IPS——Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation（作为治疗的建议:消除学习和评估的偏见） #论文地址：https://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/schnabel_etal_16b.pdf #论文源码开源地址：https://ww
转载
2024-05-27 20:01:07
60阅读
目录简单介绍1、内生性：2、为什么要解决内生性问题？3、内生性问题产生的原因4、例子代码（简洁版）：代码（详细分析版）：结果简单介绍1、内生性： x与误差项有相关关系2、为什么要解决内生性问题？ 内生性会破坏参数估计的“一致性”。 参数估计的“一致性”就是指： &nb
转载
2024-04-27 19:54:05
253阅读
1、为什么需要交叉验证交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信2、什么是交叉验证(cross validation)交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。2.1 分析我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结
决策树及树模型的参数选择
决策树的基本概念在数据结构中树是一个重要的数据结构，这里树被我们根据分支起到一个决策的作用。什么是决策？通俗的说就是判断或者决定，我们引用周志华的西瓜书中的例子：这是一个好瓜吗？当我们对这个问题进行决策的时候通常会进行一系列的子决策或者判断，比如，我们先看“它是什么颜色的？”，如果是“青绿色”我们再看“它的根蒂是什么形态的？”，如果是“蜷缩”，我们再判断
转载
2024-07-22 12:50:06
9阅读
IMU误差模型误差分类加速度计和陀螺仪的误差可以分为：确定性误差，随机误差。确定性误差可以事先标定确定，包括：bias，scale ...随机误差通常假设噪声服从高斯分布，包括：高斯白噪声，bias随机游走...确定性误差Bias理论上，当没有外部作用时，IMU传感器的输出应该为0。但是，实际数据存在一个偏置b。加速度计bias对位姿估计的影响：Scalescale可以看成是实际数据和传感器输出值
前一段时间在做毕业设计时，用到了调查问卷的功能，在一开始时为了省事，自己把调查问卷的功能固定在了网页上，也就是常说的写死了，后来在进行改进的时候，进一步的修改了调查问卷的添加功能，可以选择对应的选项个数，在下方显示出选项。 具体的设计就是，将选项个数做成一个下拉框，通过选择下拉框中的数字来显示对应的选项个数，下拉框的代码如下：<span>选项个数：</span> <
上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性。那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现。有了算法的评估和误差度量值，有一件重要的事情要注意，就是使用一个合适的误差度量值，有时会对学习算法造成非常微妙的影响。这类问题就是偏斜类（skewed classes）的问题。什么意思呢。以癌症分类为例，我们拥有内科病人的特征变量，并希望知道他们是否患有癌症，这就像恶性与良性肿瘤的分类问题。假设y=1
1. 内生性来源内生性问题 (endogeneity issue) 是指模型中的一个或多个解释变量与误差项存在相关关系。换言之，如果 OLS 回归模型中出现 ，则模型存在内生性问题，以致于 OLS 估计量不再是一致估计。进一步，内生性问题主要由以下四种原因导致。1.1 遗漏变量在实证研究中，研究者通常无法控制所有能影响被解释变量的变量，因此遗漏解释变量 (omitted variable
样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
转载
2024-04-23 10:23:59
127阅读
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
转载
2024-02-21 08:56:23
2751阅读
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
转载
2024-02-19 17:32:09
1450阅读
预测模型为何无法保持稳定？让我们通过以下几幅图来理解这个问题：此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做了如下工作：第一个模型使用了线性等式。对于训练用的数据点，此模型有很大误差。这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好。这是“拟合不足”(“Under fitting”）的一个例子。此模型不足以发掘数据背后的趋势。第二个模型发现了价格和尺寸的正确关
转载
2024-08-27 15:31:39
55阅读
原因与结果的经济学前言不要混淆因果关系和相关关系。混淆因果关系和相关关系，会导致错误判断。我们采取任何行动都需要花费可观的金钱和时间。偏信那些看似存在因果关系的无稽之谈，把它们作为行动依据，不仅得不到预期的成效，还白白浪费了金钱和时间。如果依据因果关系有效地把这些金钱和时间利用起来，我们获得满意的成果的概率也会更高。浅薄的人相信运气，强大的人相信因果。 —— 拉尔夫·爱默生一、反事实：因果推理最根
参考链接《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》概述数据中存在多种多样的偏差，包括但不限于选择偏差（selection bias）、位置偏差（position bias）、曝光偏差（exposure bias）和流行度偏差（popularity bias）。盲目地拟合数据，而忽视这些数据内部的偏差
转载
2024-04-19 19:11:52
531阅读
现代光学基础光学简介惠更斯原理折射率与色散费马原理变折射率的几个有趣现象几何光学的限度总结波动光学引论作为电磁波的光光波干涉引论光波衍射引论菲涅尔衍射夫琅禾费衍射偏振光引论本章小结介质界面光学菲涅尔公式反射率与折射率反射光的相位反射光的偏振态全反射中的隐失波干涉装置与光场时空相干性常见干涉装置光场的时空相干性激光多元多维衍射结构位移-相移定理一维光栅二维光栅三维光栅傅里叶变换光学简介衍射系统与波
1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
转载
2024-08-08 12:08:22
255阅读
【整体背景】随着公司业务的发展以及在 AI 和人工智能领域的持续深入，需要把部分工作外包。外包可以更加有效的利用社会资源，优化资源利用率。但在外包实践中，遇到诸如任务跟踪，人员管理，资源访问控制的问题，希望开发一套外包人员管理平台，更好地管理人员和任务。【问题说明】在外包的过程中，主要遇到了如下问题：（1）外包人员来源比较广泛，通常一个任务会有不止一个接包公司承担，如何登记和管理这些人员是一个比较
概念偏差： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。（Ps:假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕）方差： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。基于偏差的误差： 所谓基于偏差的误差是我们模型预期的预测与我们将要预测的真实值之间的差值。偏差是用来衡量我
©作者 | 安悦瑄如何从有限的样本中学习可迁移的特征表示是小样本学习（Few-Shot Learning）的一个关键挑战。最近，自监督学习作为辅助任务被加入到小样本主任务的学习中，以提高小样本学习的表征能力。然而，传统的自监督学习方法往往依赖于大量的训练样本。在小样本场景中，由于缺乏足够多的样本，这些自监督方法可能学习到一种有偏的表示，从而导致对主任务的错误指导，引起小样本学习的性能下降。&nbs
2.1 经验误差与过拟合错误率：错分样本的占比精度：分对样本的占比，与错误率是互补的。误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。由于事先并不知道新样本的特征，我们只能努力使经验误差最小化； 很多时候虽然能在训练集上做到分类错误率为零，但多数情况下这样的学习器并不好过拟合：学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点
