^abMeta-learners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning https://arxiv.org/abs/1706.03461 ^abQuasi-Oracle Estimation of Heterogeneous Treatment Effects https://arxiv.org/abs/1712.04912 ^Root-N-Consistent Semiparametric Regression https://www.jstor.org/stable/1912705 ...
在两个说服领域实验中,X-learner展示了如何被用于定位治疗方案并阐明潜在机制。 标题:Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning 链接:https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.1804597116 广告 因果论:模型、推理和推断(原书第2版) 京东 ¥144.50 去购买 一、简介...
在强化学习领域，meta-learning同样发挥着重要作用。在需要学习如何与环境互动以最大化奖励的任务中，meta-learners能够快速适应新环境，并通过有限的探索学习到最优策略。这一特性使得meta-learning在解决复杂和多样的强化学习问题中具有独特的优势。然而，尽管meta-learning具有巨大的潜力，但它仍面临着一些挑战。首先，样...
论文地址:Meta-learners for Estimating HeterogeneousTreatment Effects using Machine Learning 摘要 在实验和观察性研究中, 异质化的treatment的评估和分析受到了人们越来越多的关注。我们描述一些元算法,他们可以利用机器学习和统计学中的任何监督学习或者回归方法来评估条件处理效应( Conditional Average Treatment E...
[117]. When computing task similarity, it is also important to normalize all meta-features [9], perform feature selection [172], or employ dimensionality reduction techniques (e.g. PCA) [17]. When learning meta-models, one can also use relational meta-learners [173] or case-based ...
近日,在AAAI 2021国际深度元学习(MetaDL)挑战赛中,清华大学计算机系朱文武教授团队的Meta_Learners团队一举夺得冠军。 据悉,此次MetaDL挑战赛为元学习领域举办的第一届国际比赛,吸引了包括爱丁堡大学、清华大学、neptune.ai等国内外顶尖团队的关注和参与。 本次的比赛课题为图像分类领域中的小样本学习问题,比赛分为两个...
2019年Metalearners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning的发表引发了世界因果推断理论的研究热情.目前,机器学习与因果推断论中... 张敖玮,殷亚光,成瀚宇,... - 《体育科技文献通报》 被引量: 0发表: 2024年 Statistical Inference for Heterogeneous Treatment Effects Discovered by ...
Default meta-learners are LogisticRegression for regression task when CV is on. C# 複製 public static Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningStackMetaLearnerType ElasticNetCV { get; } Property Value MachineLearningStackMetaLearnerType Applies to 產品版本 Azur...
(2019). Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(10), 4156–4165. 模型 T-Learner T是two的缩写,是比较传统的ML模型用于因果推理的方式。对照组和实验组进行分别建模得到两个模型,对每个样本计算两个模型的预测值...
1.设计了两个meta learners(collaborative-aware meta learner and knowledge-aware meta learner)可以有效地捕获冷启动中具有有限用户-项目交互的高阶协作关系和语义表示场景(图1后面两部分)。 PROP代表传播propagation,而AGG代表了聚合aggregation。 即,这两个公式表达的是当PROP将信息从相邻的边和节点传播到源节点时,...