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风雨中的小七
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2020年3月16日
CTR学习笔记&代码实现1-深度学习的前奏LR->FFM
摘要:
CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好
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posted @ 2020-03-16 09:13 风雨中的小七
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2020年3月12日
AB实验的高端玩法系列4- 实验渗透低?用户未被触达?CACE/LATE
摘要:
CACE全称Compiler Average Casual Effect或者Local Average Treatment Effect。在观测数据中的应用需要和Instrument Variable结合来看,这里a56爆大奖在线娱乐们只讨论CACE的框架给随机AB实验提供的一些learning。你碰到过以下低实验渗
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posted @ 2020-03-12 08:45 风雨中的小七
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2020年3月7日
tensorflow踩坑合集1. feature_column
摘要: 踩坑内容包含以下 feature_column的输入输出类型,用一个数据集给出demo feature_column接estimator feature_column接Keras feature_column 输入输出类型 输入输出类型 feature_column输入可以是原始特征的列名,或者是f
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posted @ 2020-03-07 16:57 风雨中的小七
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2020年2月24日
AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner
摘要: Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同,属于间接估计模型的a56爆大奖在线娱乐。它并不直接对treatment effect进行建模,而是通过对response effect(target)进行建模,用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-
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posted @ 2020-02-24 21:25 风雨中的小七
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2020年2月8日
AB实验人群定向HTE模型4 - Double Machine Learning
摘要:
Hetergeneous Treatment Effect旨在量化实验对不同人群的差异影响,进而通过人群定向/数值策略的方式进行差异化实验,或者对实验进行调整。Double Machine Learning把Treatment作为特征,通过估计特征对目标的影响来计算实验的差异效果。 Machine
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posted @ 2020-02-08 21:15 风雨中的小七
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2019年12月7日
因果推理的春天系列序 - 数据挖掘中的Confounding, Collidar, Mediation Bias
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
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posted @ 2019-12-07 15:10 风雨中的小七
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2019年11月5日
AB实验的高端玩法系列3 - AB组不随机?观测试验?Propensity Score
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a56爆大奖在线娱乐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
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posted @ 2019-11-05 09:49 风雨中的小七
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2019年10月27日
AB实验的高端玩法系列2 - 更敏感的AB实验, CUPED!
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?
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posted @ 2019-10-27 21:49 风雨中的小七
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2019年10月22日
AB实验人群定向HTE模型2 - Causal Tree with Trigger
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
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posted @ 2019-10-22 10:32 风雨中的小七
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2019年10月21日
AB实验人群定向HTE模型1 - Causal Tree
摘要: 这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇a56爆大奖在线娱乐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
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posted @ 2019-10-21 10:22 风雨中的小七
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