文章对因果推理方法进行了全面的回顾，根据传统因果框架所做的三个假设，将这些方法分为两类，对于每个类别，
机器学习等深度好文总结
在本案例研究中，我们将使用来自401(k)分析的真实数据来解释如何使用
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
前期看了一篇因果推理的综述，经阅读后对其进行了简单的整理，也有一些方法
本案例按照标准DoWhy标准流程进行，实现因果的分析的结果。
最近要跑实验，需临时使用R语言。于是乎，为了图省事，不想下载和配置环境
本次实验是使用Lalonde数据集在DoWhy中的因果推断的探索。这项研究考察了
在这个例子中，我们知道，我们想得到一些反事实的问题，例如“如果我采用了医
本案例依旧是基于微软官方开源的文档进行学习，有想更深入了解的请移步微软官网。取消酒店预订可能有不同的原因。
因果推理是基于观察数据进行反事实估计，分析干预与结果之间的因果关系。DoWhy是微软发布的端到端基于一定经验假设
0x01. 案例背景评估订阅或奖励计划对客户的影响的例子。假设一个网站有会员奖励计划，如果客户注册，他们会得到额外的好处。我们如何知道该会员奖励计划是有用的？翻译成因果推断即：提供会员注册计划对总销售额有什么影响?该问题的反事实问题是，如果没有会员注册计划，他们在网站上的花费会少多少?该问题在因果推理中，我们感兴趣的是被施加干预者的平均干预效果(Average Treatment
最近在做casual inference，做实验时候想因果图可视化，遂需要安装pygraphviz，整版本号那就说明安装成功了。
Papers with Code 是一个包含机器学习论文及其代码实现的网站。大多数论文都是有
Anaconda是包管理器和环境管理器，作为优秀的环境处理工具，
因python代码用bash去执行，而本机是windows操作系统，因此需要在本机的pycha
MRR的全称是Mean Reciprocal Ranking(排名的倒数)，其中Reciprocal是指“倒数的”
0x01. 到底什么是核函数？最早的分类问题是线性分类，因此仅靠一条线可以进行划分。如图：但是对求解非线性问题，则是通过某种非线性变换，将输入空间映射到高维特征空间，从而找到一个超平面进行分类。其实在svm中，就用到了核函数的思想，为了更清晰的呈现，特意去找了个视频： 核函数思想摘自油管好了，看完视频，我们也知道了其实对于不可分的平面，在支持向量过程中，采用的是通过映射到高维空间后，从而
1. 今天处
为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理，TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍，老是记不住，为了打好基础，再次进行梳理。
最近研究图片的图片数字水印技术，发现很简单的两个文件合并成一个文件功能，然而还不影响原始文件的内容，我们将其称为图片文说明
1-范数： ，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x, 1）2-范数：，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x, 2)。-范数：，即所有向量元素绝对值中的最大值，matlab调用函数norm(x, inf)。
1. volatile关键字的讲解：传送门2. transient关键字的讲解：传送门3. synchronized关键字的讲解：传送门
作为一个新手，一路走来，人都麻了，就当积累知识点了！1. 进入到题目场景，看到代
这题做着也太难了，整理一部分，后面再继续吧，思考良久，能力不足！1. 进入环境
1.进入环境，查看内容乱点一通，注册个账号，没有什么发现，秒杀页面有些奇怪，但也没
用python3处理数据的输入。在做各种OJ时，经常会要求输入数据，为此做以数据的输入处
1. 今天闲来无事，打算升级win11，发现Microsoft的要求太多了，总体上来说，最大的注
enium4. 安装模拟的插件需要从网上下载模拟点击浏览器的google浏览器插件chromedriver
1. 在conda虚拟环境中安装了torch，一般命令都可以正常使用，但是使用cuda的命令to三个不同的版本，这里在虚
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