机器学习与因果推断Chapter 1:the introduction of Causal ReasoningIntroduction机器学习算法越来越多的被应用到生活的方方面面，其中很大一部分学者尝试应用在医疗、教育、管理、金融和农业等社会关键领域。然而在这些领域基于机器学习而做出的判断或者决策会产生广泛的影响。这意味着，如果想要真正的理解（机器学习）系统所做出的判断或者决策，必须要抓住其本质。
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2024-01-10 17:24:46
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在国内的时候，向别人介绍自己是研究因果推断（causal inference）的，多半的反应是：什么？统计还能研究因果？这确实是一个问题：统计研究因果，能，还是不能？直接给出回答，比较冒险；如果有可能，我需要花一些篇幅来阐述这个问题。目前市面上能够买到的相关教科书仅有 2011 年图灵奖得主 Judea Pearl 的 Causality: Models, Reasoning, and
因果推断主要有两个理论框架：以Donald Rubin为代表的潜在结果(Potential Outcome, PO)框架，和以Judea Pearl为代表的图模型(Graphical Models, GM)框架。基本概念相关性(correlation)和因果关系(causality)机器学习(这里主要指有监督学习)的目标是给定x，预测y，得到的是x和y之间的相关关系，而不是因果关系。内
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2024-01-10 20:44:23
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编者按：斯特劳森曾说，逻辑不是先验的，它与语言密不可分。这就是说，人类认知世界的工具——如数学推理，逻辑推理，理性，都是语言的产物。这意味着说，人类认知世界的能力是有局限性的，就像伽达默尔所说，语言就像是黑屋子中的手电筒，光柱照到哪里，我们就看到哪里。这是这篇文章让我联想到的东西。如果您对语言哲学感兴趣的话，这篇文章值得一读。——翻译教学与研究北京大学数学科学学院耿直教授开设的《普通统计学》课程是
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2024-10-08 12:49:17
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1. 因果推断是什么？1.1 因果性与相关性事件/变量之间的关系，最主要的有相关性和因果性。相关性是指在观测到的数据分布中，X与Y相关，如果我们观测到X的分布，就可以推断出Y的分布因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause
在常用的机器学习算法中，的是特征之间的相关性，而无法去识别特征之间的因果性，而很多时候在做决策与判断的时候，我们需要的是因果性。举个
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2024-08-20 12:17:02
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文章目录1 腾讯看点：启动重置问题1.1 观测数据 、 实验数据的理论介绍2.2 启动重置问题阐述：短期、长期、异质2.3 短期影响的解决2.4 长期影响构造准实验2.5 异质性用户1.6 总结2 滴滴的国际化外卖团队DiDi Food：智能补贴2.1 补贴问题的定义2.2 如果进行因果推断建模2.3 在干预下的全局最优解问题2.4 有意思的地方：如何定义业务指标2.5 有意思的地方：如何定义模
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2023-12-30 20:55:33
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我是小z，也可以叫我阿粥~本文的分享主题为观测数据因果推断，希望通过本文可以让大家对观测数据因果推断有一个整体的了解，明晰当前观测数据因果推断的困境和主要处理方法，以及在特定问题中的一套通用解法。具体将围绕以下3部分展开：观测数据因果推断基本知识准实验方法在腾讯看点的应用案例启动重置类问题通用分析方法01观测数据因果推断基本知识1. 混淆结构和对撞结构因果关系是相关关系的一种，因果推断用
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2024-07-10 16:44:56
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# 机器学习因果推断报警系统的实现流程
在现代数据分析中，因果推断和机器学习相结合，能够有效地发现数据中的因果关系，并据此做出反应。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现一个简单的“机器学习因果推断报警”系统。整件事情可以分为以下步骤：
## 流程步骤表
| 步骤编号 | 步骤描述 | 预计时间 |
|----------|---------
原创
2024-10-03 04:22:56
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一 什么是因果推断?因果推理（Causal Inference）：Inferring the enfects of any treatment/policy/intervention/etc. 因果推理就是推断一个事物对另一个事物的影响。关于因果关系，在《牛津哲学词典》的定义是，“当一个事件的出现导致、产生或决定了另一个事件的出现，这两个事件之间的关系就被称为因果关系。例如，外面正在下雨，不带雨具
文的分享主题为观测数据因果推断，希望通过本文可以让大家对观测数据因果推断有一个整体的了解，明晰当前观测数据因果推断的困境和主要处理方法，以及在特定问题中的一套通用解法。具体将围绕以下3部分展开：观测数据因果推断基本知识准实验方法在腾讯看点的应用案例启动重置类问题通用分析方法观测数据因果推断基本知识1. 混淆结构和对撞结构因果关系是相关关系的一种，因果推断用于学习因果关系。左图中T和Y之间的有向边代
目录因果关系的三个层级因果推断的三个假设因果性的常见谬误因果推断偏差原因因果推断的两种流派因果推断前提假设因果推断的方法与实操流程因果关系的三个层级因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。因果关系存在三个层级：第一层级（关联）：从数据中观察到哪些相关规律？是对历史数据的总结。第二层级（干预）：如果采取某个行动，会产生什么结果？是面向未来的推测。第三层级（反事实）：如果当时采取了另外一个行动
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2024-02-02 11:05:56
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https://www.bilibili.com/video/BV17b4y1W7rk/?spm_id_from=autoNext&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 后门准则需要先理解后门路径，后门路径就是在x
Android笔记之代码混淆总览混淆分类shrinker(压缩) :检测并移除没有用到的类，变量，方法和属性；optimizer(优化):优化代码，非入口节点类会加上private/static/final, 没有用到的参数会被删除，一些方法可能会变成内联代码。obfuscator(混淆):使用短又没有语义的名字重命名非入口类的类名，变量名，方法名。入口类的名字保持不变。preverifier(预
机器学习可以通过样本直接匹配以及提升倾向性得分（PSM）准确度来实现样本的精准匹配，使得样本对反事实预测的研究更具有随机化实验的特性。本文从匹配法、断点回归法、双重差分法、合成控制法四个方...
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2022-06-04 00:20:02
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因果推断方法可以被分为两大类:贝叶斯网络结构学习算法和基于加噪声模型的因果推断算法。具有完整数据的因果推断方法可以被分为两大类: 基于估计马尔可夫等价类的贝叶斯网络结构学习算法和基于加性噪声模型的因果推断算法。贝叶斯网络结构学习算法主要有两种方法．第一种是基于打分－搜索的贝叶斯网络结构学习方法，第二种是基于依赖分析的学习算法．缺点：，这两种方法都无法识别 一个因果网络中存在的马尔可夫等价类，特别是
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2023-09-18 10:00:18
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1.因果推断定义根源：因果推断就是找到事情发生的原因重要的现象：桑普森悖论，Casualty和Association之间的区别Association是人工智能的基础人工智能Association的问题：知其然，不知其所以然不可解释性无法满足独立同分布假设公平性问题不可回溯性产生Association的三种方式：因果机制混淆效应样本选择偏差2.因果推断的两个关键问题Causal discovery(
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2023-11-28 11:45:01
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一、因果推断的适用场景因果性是指在操作/改变X后，Y随着这种操作/改变也变化，则说明X是Y的因cause。有些场合可以很明显的区分相关和因果，举个例子，我们会发现在学校中，近视的同学成绩更好。近视和成绩好之间有强相关性，但显然近视不是成绩好的原因。而我们想要提升学生成绩，自然需要找到因，否则就会通过给学生戴眼镜的方式来提高成绩。但是有很多场合难以区分，举个例子，经常喝葡萄酒的人寿命更长，是因为葡萄
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2024-02-06 21:34:23
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# 因果推断与 Python 实现指南
因果推断是一个热门的研究领域，其目标是识别和量化因果关系。这对于数据科学家和开发者尤其重要，因为很多时候我们需要确定某个因素是如何影响结果的。本文将带你通过实现在 Python 中进行因果推断的流程。
## 流程概述
下面是整个因果推断过程的表格展示，便于理解每个步骤所需进行的操作。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 05:18:10
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文章目录1.随机实验（randomized experiment）（1）随机实验介绍（2）随机实验应用（3）随机实验不足2.双重差分（difference in difference）（1）双重差分介绍（2）双重差分应用（3）双重差分不足3、匹配（matching）（1）匹配介绍（2）匹配应用（3）匹配方法不足4、倾向性匹配得分（propensity score matching, PSM）（1
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2024-02-02 17:26:57
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