Multiple Treatment 相关文献资料

最新推荐文章于 2024-05-31 17:05:50 发布
最新推荐文章于 2024-05-31 17:05:50 发布
阅读量487 收藏 1
点赞数
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_20001941/article/details/106016302
版权
最低0.47元/天 解锁文章
生物信息学——文献阅读
weixin_47068403的博客
01-15 1152
HPOLabeler improving prediction of human protein-phenotype associations by learning to rank阅读笔记 ** Xiaodi Huang Charles Sturt University · School of Computing and Mathematics Lizhi Liu Fudan University · School of Computer Science 从以下四个方面解说本文： problem d.
【阅读笔记】Cost-Effective and Stable Policy Optimization Algorithm for Uplift Modeling
SrdLaplace的博客
06-30 1496
The 2020 SIAM International Conference on Data Mining
【论文笔记】2019-WWW-Multiple Treatment Effect Estimation using Deep Generative Model with Task Embedding
qq_43517800的博客
11-01 1231
背景 这篇文章考虑了一个新的causal inference设定：treatment不是简单的二元变量{0,1}\left\{0,1\right\}{0,1}，而是二元变量的组合{0,1}k\left\{0,1\right\}^k{0,1}k。这个设定也比较好理解，还用医生治病的例子来说，通常医生使用的是多种药的组合。如果总共涉及到三种药物，而病人使用了第一种和第三种，则对应的k=3k=3k=3，treatment就是[1,0,1][1,0,1][1,0,1]。 挑战 这个设定的挑战在于如何设计针对多个tr
基于Multiple treatment的营销评估算法
weixin_30588729的博客
03-30 854
营销是发现或挖掘准消费者和众多商家需求，通过对自身商品和服务的优化和定制，进而推广、传播和销售产品，实现最大化利益的过程。例如，银行可通过免息卡或降价对处在分期意愿边缘的用户进行营销，促使其分期进而提升整体利润；选择最优时机和地点对用户进行广告投放提升转化。 在大数据和“千人千面”的背景下，营销升级为“精准营销”，对每个用户的需求进行更加精细的个性化分析与投放，进而实现用户满意，广告主和平台获益的...
详解“因果效应估计”
AI_盲的博客
10-11 1万+
按照估计范围划分，因果效应估计包括对平均干预效应（Average Treatment Effect，ATE）、条件平均干预效应（Conditional Average Treatment Effect，CATE）以及个体干预效应（Individual Treatment Effect，ITE）的估计。
A Survey of Deep Causal Model 《深度因果模型》综述
Yewii的博客
02-21 1697
本文来自北京交通大学最新《深度因果模型》综述论文
史上最全因果推断合集-10（滴滴的国际化外卖团队智能补贴实战）
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
05-30 3914
桔妹导读：随着因果推断理论体系（Casual Inference）的建立和补充，智能营销/智能补贴近年来在业界有了越来越多的落地成果。滴滴的国际化外卖团队DiDi Food自2020年上半年起开始推进了智能补贴算法在业务场景内的实验和落地，离线和线上效果均取得了一定进展。本文将主要介绍DiDi Food对这个方向上一些探索和实践经验。 0.  目录 本文内容较长，主要会包括以下几点： ...
GPs’ perceptions of multiple-medicine use in older patients
03-11
GPS的医用，英文文献。Rationale, aim and objective Multiple-medicine use (polypharmacy) is a growing problem for older patients, prescribers and health policy makers. The general practitioner (GP) is ...
探索多模态MR图像的脑肿瘤分割任务结构| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
最新发布
weixin_38594676的博客
05-31 1181
在BraTS基准测试上的实验表明，与其他最先进的方法和基线模型相比，所提出的方法在分割所需的脑肿瘤区域方面表现出色，同时计算成本相对较低。相比之下，我们提出的TSBTS网络探索了两个重要的任务结构，即任务-任务结构和任务-模态结构，来实施多模态脑肿瘤分割任务，这种方式将多个（子）任务的预测制定为条件依赖方式，并为每个特定的（子）任务引入了模态感知特征加权机制。每列中间报告的分数是预测肿瘤区域的Dice分数。图8. 在分割某一类型的肿瘤区域时，我们的TSBTS网络推断出的每种模态数据的重要性权重的平均值。
论文阅读---推荐、广告、增长
Black eyes的博客
11-24 2295
文章目录Embedding《Discriminative deep random walk for network classification》2016《YouTube-Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》2016《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》2018 阿里 Embedding 《Discriminative deep ra
【Uplift】模拟数据篇
煎饼加鸡丝
04-05 1036
https://zhuanlan.zhihu.com/p/362411150 【Uplift】模拟数据篇 文章目录【Uplift】模拟数据篇模拟数据集的组成模拟数据集示例[2]R-Learner论文中的4种模拟，也是CausalML中用的，回归A.复杂的组成，简单的因果B.随机试验C.复杂的结果，简单的倾向，固定的因果D.Treat变量与Control变量无关的[3]Feature Selection论文中的模拟数据集，分类[1]CTS论文中的模拟数据集，回归 增量建模对数据要求相对严格，尤其是要用于评估模
[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）
热门推荐
摩登都市天空---专栏
04-29 3万+
1 基础介绍 增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。 这是一个因果推断（Causal Inference) 课题下估算ITE（Individual Treatment Effect）的问题——估算同一个体在干预与不干预（互斥情况下）不同outcome的差异。为了克服这一反事实的现状，增益模型强依赖于随机实验（将用户随机分配到实验组&对照组）的结果数据。 2 因果推断基础 CATE 和
【Uplift】参考资料篇
煎饼加鸡丝
04-04 1053
https://zhuanlan.zhihu.com/p/358582762 博客等 腾讯广告-uplift广告增效衡量说明 https://e.qq.com/ads/adfaq/delivery/tool/08/ https://morketing.com/detail/4704 一文读懂Uplift https://mp.weixin.qq.com/s/FOVggFduHKeDr3jidcmqgA 基本是综述论文翻译一遍 滴滴：DiDi Food中的智能补贴实战漫谈 https://mp.w
智能营销增益模型（Uplift Modeling）实践整理
xiedelong的博客
04-12 7300
一、uplift 思想（因果推断） 常用的点击率预测模型，称为响应模型（response model），即预测用户看到商品（Treatment）后点击（购买）的概率。但在营销的发放优惠券这种场景下，很自然会想到，用户是本来就有购买的意愿还是因为发放了优惠券诱使用户购买？ 对有发放优惠券这种有成本的营销活动，我们希望模型触达的是营销敏感的用户，即发放的优惠券促使用户购买，而对优惠券不敏感的用户——无论是否发券都会购买——最好不要发券，节省成本。营销活动中，对用户进行干预称为treatment，例如发放优惠券是
连续因果森林模型的构造与实践
DiDi_Tech的博客
05-11 9604
桔妹导读：近年来，因果推断逐渐成为了机器学习中的热点话题。增益模型（Uplift Model）作为工业界因果推断与机器学习结合最成熟的算法之一，在智能营销中有着广泛的应用。目前大多数增益模...
uplift model学习笔记
weixin_30653023的博客
07-16 2134
一、解决的问题： 　　通常的 Propensity Model 和 Response Model 只是给目标用户打了个分，并没有确保模型的结果可以使得活动的提升最大化；它没有告诉市场营销人员，哪个用户最有可能提升活动响应； 　　因此，需要另外一个统计模型，用来定向那些可以被营销推广活动明显驱动他们偏好响应的用户，也就是“营销敏感”用户； 　　Uplift Model的最终目标就是找到最有可能...
【加精】商业预测模型的展望
三少GG
12-12 3634
http://www.predictiveanalyticsworld.com/lower-costs-with-predictive-analytics.php Six Ways to Lower Costs with Predictive Analytics By Eric Siegel, Ph.D. Conference Chair, Predictive
DiDi Food中的智能补贴实战漫谈
DiDi_Tech的博客
08-11 7016
桔妹导读：随着因果推断理论体系（Casual Inference）的建立和补充，智能营销/智能补贴近年来在业界有了越来越多的落地成果。滴滴的国际化外卖团队DiDi Food自2020年上...
【Uplift】建模方法篇
煎饼加鸡丝
04-07 1666
https://zhuanlan.zhihu.com/p/362788755 文章目录概述The Class Transformation MethodMeta-Learning MethodS-LearnerT-LearnerX-LearnerR-LearnerTree-Based MethodUplift-Tree分裂步骤NormalizationApplicationPruning补充：CausalML中可视化图的解释CausalForestCTSNN-Based，DragonNet参考文献 概述 有
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值