# 使用Python实现PSM（Progressive Sample-Matching）
在计算机图像处理中，PSM（Progressive Sample-Matching）是一种重要的方法，主要用于图像的对齐和匹配。对于刚入行的小白来说，实现PSM可能会有些挑战。为了帮助你，我将详细介绍如何在Python中实现PSM的流程，并提供具体的代码示例和每一步的解释。
## 实施流程
以下是实现P
原创
2024-10-19 03:20:10
75阅读
# PSM的Python实现
在数据分析与机器学习的世界里，聚类分析是一项重要的技术。聚类的目的是将数据集中的对象分组，使得同一组中的对象相似度高，而不同组的对象相似度低。多种聚类算法中，分层聚类（PSM，Partitioned Single Linkage Method）因其有效性而备受青睐。本文将介绍PSM算法的原理和用Python实现的具体步骤，帮助你更好地理解该算法。
## 什么是PS
原创
2024-10-12 03:32:24
83阅读
简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。l Python是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 PS:不用编译l Python是交互式语言： 这意味着
# Python 实现 PSM（Propensity Score Matching）
在因果推断和观察性研究中，倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）是一种常见且有效的技术，用于减少因果推断中的偏差。当我们无法进行随机对照试验（RCT）时，PSM提供了一种方法，以更全面地比较处理组和控制组之间的效果。本文将探讨 PSN 的基本原理，以及如何使用 Python
原创
2024-10-06 03:55:43
161阅读
# 使用Python实现PSM法（Propensity Score Matching）
Propensity Score Matching（PSM）是统计学中常用的一种匹配方法，用于控制和消除观察性研究中的自选择偏差。在进行P为手段的研究时，PSM可以帮助我们更好地理解干预措施的影响。下面将介绍如何在Python中实现PSM法。
## 整体流程
在实现PSM法之前，我们需要先了解整个流程。下
一、paramiko介绍paramiko是基于Python实现的SSH2远程安全连接，支持认证及密钥方式。可以实现远程命令执行、文件传输、中间SSH代理等功能，相对于Pexpect，封装的层次更高，更贴近SSH协议的功能二、paramiko安装root@localhost ~]# pip3 install paramiko简单实现远程SSH运行命令示例importparamikohostname=
1. PSM 简介在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾向
转载
2023-07-08 18:10:26
3827阅读
在今天的文章中，我们来聊聊如何在 Python 中实现 PSM（倾向得分匹配法）。这项技术在社会科学研究中广泛应用，尤其是在样本选择、因果推断等领域。接下来，我将带领大家深入了解这一方法的背景、技术原理、架构解析、源码分析以及应用案例。
## 背景描述
倾向得分匹配法（PSM）是一种用于观察性研究的统计技术，其目的是通过匹配具有相似倾向得分的个体来减少选择偏差。这一方法最早是由 Rosenba
如何使用Python进行PSM
PSM（Probabilistic Soft Logic，概率软逻辑）是一种用于建模不确定性和概率的逻辑推理框架。它结合了概率图模型和逻辑推理的优势，适用于推理和预测复杂的不确定性关系。下面是教你如何使用Python进行PSM的详细步骤：
1. 安装必要的Python库和工具
在开始之前，你需要安装一些必要的Python库和工具。以下是需要安装的库和工具：
原创
2024-02-10 05:29:52
313阅读
# 使用Python进行图像匹配：基于PSM（Pixel Similarity Metric）算法的实例
图像匹配是计算机视觉中的一项关键技术，其广泛应用于图像检索、目标识别和场景重建等领域。在众多图像匹配算法中，PSM（Pixel Similarity Metric）是一种简单而有效的方法。本文将简要介绍PSM算法，并通过Python代码示例来展示其实现。
## PSM算法简介
PSM算法
原创
2024-08-23 04:28:55
44阅读
## PSM（Python Standard Modules）: Python的标准模块库
Python是一种功能强大且使用广泛的编程语言，拥有丰富的第三方库和模块。但是，Python自带的标准模块库（PSM）也提供了许多内置的模块和功能，可以满足大多数常见的编程需求。本文将向您介绍一些常用的PSM模块，并提供相应的代码示例。
### 1. sys模块
sys模块提供了与Python解释器和
原创
2023-12-26 06:42:28
103阅读
# PSM代码简介与实例
## 什么是PSM代码
PSM（Python Source Model）是Python AST（Abstract Syntax Tree，抽象语法树）的子集，它是Python代码在解释执行之前的一个中间表示形式。PSM代码可以用来进行语法分析、代码修改、代码生成等操作。
PSM代码是一种树状结构，每个节点代表一个Python代码的构造，如表达式、语句、函数定义等。每
原创
2023-12-18 09:38:39
154阅读
# 如何实现“psm python 包”
## 整体流程
下面是实现“psm python 包”的整体流程：
```mermaid
pie
title 实现“psm python 包”流程
"创建项目" : 20
"编写代码" : 40
"构建包" : 20
"发布包" : 20
```
## 每一步具体操作
### 1. 创建项目
首先，你需要
原创
2024-04-07 04:18:30
27阅读
需求背景： 策略不适用随机分流，在某部分人群全量上线，需要同通过构建相似人群的方式，对策略进行评估。评估方案： 1、使用PSM构建相似人群，确保实验组与对照组在AA期的评估指标趋势能够保持一致 2、
转载
2023-12-02 18:06:03
1331阅读
倾向得分匹配(PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。1.案例背景与分析策略1.1 案例背景介绍某企业想评价专项培训的效果，现收集到78位员工的个人及工作成绩信息，包括性别、年龄、教育年、初始工作成绩与当前工作成绩、工作经验、工作时间、职位类别、是否参加培训等数据。数据上传SPS
转载
2023-12-12 10:44:44
307阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现倾向匹配得分模型（Propensity Score Matching，PSM）。本模型主要应用于观察性研究，旨在通过控制混淆变量来提高因果推断的准确性。特别是在医疗、社会科学等领域，它可以帮助我们更好地理解处理效果。
### 背景描述
倾向匹配得分模型是一种统计技术，旨在估计治疗或干预措施的因果效应。该方法的关键在于计算每个个体接受干预的倾
物联网技术发展趋势是LPWAN，其中尤其以NB-IoT和eMTC最为代表。NB-IoT和eMTC各有优劣，使用场景互有不同。低功耗可以说是物联网技术的核心，本着关注低功耗的方向，适当了解NB IoT在整个LTE中的位置，NB-IoT的协议，重点关注NB-IoT低功耗部分。1.NB-IoT背景NB-IoT属于LPWAN技术的一种，是一种为物联网而设计的窄带无线技术。NB-IoT是由3GP
转载
2024-04-29 20:47:21
69阅读
参考资料：http://www.ipcpu.com/2016/04/linux-pam-python/测试环境：ubuntu16.04 srv测试步骤：1.从https://github.com/ipcpu/pam-python-ipcpu 下载pam_python源代码。2.服务端安装gcc: 参考：apt-get install build-es
转载
2023-08-17 16:37:03
172阅读
用PSM方法两次了，早想记录这一语句了，迟到但到！先记录这一个，看后期会不会用到PSM-DID这一语句，就继续更。 直接上语句///PSM
ssc install psmatch2
help psmatch2
psmatch2 D x1 x2 x3,outcome(y1)logit ties ate common odds
/*D是处理变量（分组变量），x估计概率的变量——看文献，哪些因素会影响参
转载
2023-12-01 11:11:08
367阅读
RFM模型RFM模型是通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3个维度来描述该客户价值状况的客户分类模型，这3个维度分别表示为：最近一次消费距离现在的时间 (Recency)：某段时间内消费频率次数 (Frequency)：某段时间内消费金额 (Monetary)计算用户的R,F,M值并且与平均用户的R,F,M值作比较可以对用户进行分类 优点：可解释性强 缺点：只有消费过的用户才能
转载
2023-11-28 06:43:50
98阅读
