风雨中的小七

摘要： 已知特征$X=x_1$的样本呈现$Y=y_1$的特点,或者$Y=y_1$的样本有$X=x_1$的特征，如何计算干预X对Y的影响 Eg. 看快手视频喜欢评论的用户活跃程度更高，那引导用户去发表评论能让他们更活跃么? 建模特征应该如何选择，以及特征通过那些途径最终影响Y Eg. 个人并不喜欢有啥放啥的建 阅读全文

摘要： ## 背景 都说随机是AB实验的核心，为什么随机这么重要呢？有人说因为随机所以AB组整体不存在差异，这样才能准确估计实验效果（ATE） $$ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) $$ 那究竟随机是如何定义的呢？ 根据Rubin Causal Model， 想要让上述估计无偏，随机实验需 阅读全文

摘要： 如果你的产品改进方案本来就没啥效果当然怎么开实验都没用，但如果方案有效，请不要让 statistical Hack 浪费一个优秀的idea. 如果预期实验效果比较小，有哪些基础操作来增加实验显著性呢？ 阅读全文

摘要： 这篇论文是在 [Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects][1] 的基础上加入了两个新元素： - Trigger：对不同群体的treatment选择个性化阈值。 E.g优惠券力度，红包金额 - 新的Node Penalty: 旨在 阅读全文

摘要： 这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景。 其他相关模型详见[AB实验的高端玩法系列1 - AB实验人群定向/个体效果差异/HTE 论文github收藏][2] ### 论文 Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recurs 阅读全文

摘要： 一直以来机器学习希望解决的一个问题就是'what if'，也就是决策指导： - 如果我给用户发优惠券用户会留下来么？ - 如果患者服了这个药血压会降低么？ - 如果APP增加这个功能会增加用户的使用时长么？ - 如果实施这个货币政策对有效提振经济么？ 这类问题之所以难以解决是因为ground tru 阅读全文

摘要： - 你的分类模型输出的概率只是用来做样本间的相对排序，还是概率本身？ - 你的训练数据本身分布如何是否存在Imbalanced Sample？ 阅读全文

摘要： 在解决分类问题的时候，可以选择的评价指标简直不要太多。但基本可以分成两2大类，我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现（在各个阈值下）的评价指标 阅读全文

摘要： 想要从本质上解决小样本估计不置信的问题，一个更符合思维逻辑的方法是我们先基于经验给出一个预期估计，然后不断用收集到的样本来对我们的预期进行更新，这样在样本量小的时候，样本不会对我们的预期有较大影响，估计值会近似于我们预先设定的经验值，从而避免像小样本估计不置信的问题。 阅读全文

摘要： 在第一篇打分系统漫谈1 - 时间衰减我们聊了两种相对简单的打分算法Hacker News和Reddit Hot Formula，也提出了几个这两种算法可能存在的问题，这一篇我们就其中的两一个问题进一步讨论： 如何综合浏览量和点赞量对文章进行打分[期望效用函数->点赞率] 如何解决浏览量较小时，点赞率不置信的问题[wald Interval -> wilson] 阅读全文