随笔分类 - 杂学
摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 上一章讲了confounding, 这种bias来源于treatment和outcome受同一个未观测的cause影响, 但是这种bias在随机实验中可以避免. 这一章要讲的试selection
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 这一节介绍了一个confounding的概念, 在观测数据中, confounder往往是让人头疼的存在. backdoor path: 指的是intervention$A$和outcome$Y
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 本章引入有向无环图(CAG)来表述因果推断模型. 6.1 Causal diagrams 正如上图所示, 因果推断的模型可以用一个有向无环图表示, 如两个变量有直接的连接, 比如$A \righ
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 上一节介绍了modification, 这一节介绍一个类似的概念, interaction. 5.1 Interaction requires a joint intervention 之前都仅
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 4.1 Definition of effect modification 什么是 effect modification, 即causal effect在不同因素$V$下不同, 即 \[ \m
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 概 这一章主要讨论的是, 观测得到的数据(而非随机实验)在什么条件下可以视为是随机试验. outcome predictors: 一些会导致$Y$发生的诱因 3.1 我们所考虑的$A$和实验中实
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. 概 计算causal effect的一个令人头疼的地方就在于, 往往对于一个个体来讲, 我们是无法同时观测到$Y0, Y1$的, 毕竟一个人如果做了心脏迁移手术(\(A=1\)), 则我们就无法
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摘要：Eigen D., Puhrsch C. and Fergus R. Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network. NIPS 2014. 概 看这篇文章单纯是为了看一看这个scale-invari
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摘要：Hern$'$n M. and Robins J. Causal Inference: What If. A: intervention, exposure, treatment consistency: \(Y=Y^A\) when A observed. 1.1 Individual casua
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摘要：Whitcomb L. Notes on Kronecker Products. 定义 Stack Operator 对于任意的矩阵$A \in \mathbb^{m \times n}$, \[ vec(A) := [A_{00}, A_{10}, \ldots, A_{m-1,n-1}]^T \
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摘要：LeCun Y., Chopra S., Hadsell R., Ranzato M. & Huang F. A Tutorial on Energy-Based Learning. To appear in “Predicting Structured Data, 2006, 1: 0. 概 从能
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摘要：Borgwardt K., Gretton A., Rasch M., Kriegel H., Schoikopf B., Smola A. Integrating structured biological data by Kernel Maximum Mean Discrepancy. 2006
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摘要：Order Statistic The Order Statistic 所谓顺序统计量, 即一族独立的观测$X_1, X_2, \ldots, X_n$的排序后的产物 \[ X_{(1)} \le X_{(2)} \le \cdots \le X_{(n)}. \] 用大写的原因, 自然是我们可以将
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摘要：廖雪峰Git教程 初始化 在你想要git的文件夹内 git bash here 接着注册 git config --global user.name "XXXXXX" git config --global user.email "XXX@+++.com" 配置别名 git config --glo
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摘要：Entropy, relative entropy and mutual information. Entropy $$ H(X) = -\sum_{x} p(x) \log p(x), $$ 熵非负, 且当且仅当$X$确定性的时候为有最小值0, 即$P(X=x_0)=1$. Proof: 由$\l
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摘要：Keith Conrad. Stirling's Formula. Stirling's Formula \[ \lim_{n \rightarrow \infty} \frac{n!}{(n^n/e^n)\sqrt{2\pi n}} =1. \] Proof: \[ \begin{array}{l
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摘要：ROC-wiki 概 AUC常常在文章中作为评价一个分类器优劣的指标, 却总是忘记其原由, 索性记上一笔. TPR, FPR 首先理解TP, FP, FN, TN的概念, 下面是其对应的类型. 这里, P表示正样本, 而N表示负样本, 下表中的行为真实的标签, 列为预测的标签. 预测\真实 P N
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摘要：Gutmann M U, Hyvarinen A. Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistical models[C]. international conference on
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摘要：Der Maaten L V, Hinton G E. Visualizing data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008: 2579-2605. 概 t-sne是一个非常经典的可视化方法. 主要内容 我们希望, 将
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摘要：Luigi Ambrosio, Giuseppe Da Prato, Andrea Mennucci, An Introduction to Measure Theory and Probability. Chapter 1 Measure spaces Index: ring/algebras P
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