Причинно-следственная связь - ОБЪЯСНЕНА!

Автор: CodeEmporium

Загружено: 2022-01-03

Просмотров: 95882

Описание:

Подпишитесь на меня в M E D I U M: https://towardsdatascience.com/likeli...
Присоединяйтесь к нам в D I S C O R D:   / discord
Поставьте лайк и подпишитесь:    / codeemporium

ССЫЛКИ

[1] Лекция Массачусетского технологического института о причинно-следственной связи. Отлично подходит для понимания базовой идеи и общей картины:    • 14. Causal Inference, Part 1
[2] Отличный пост из трёх частей, который подробно рассматривает Microsoft:   / causal-inference-part-1-of-3-understanding...
[3]: Подробнее о X-learner и о том, как он превосходит T-learner (высокая дисперсия) и S-learner (высокое смещение):    • 6.3 - TARNet and X-Learner
[4] Хорошее обсуждение того, когда можно использовать графики частичной зависимости для вывода о причинно-следственных связях: https://web.stanford.edu/~hastie/Pape...
[5] Блог, основанный на 2: https://lmc2179.github.io/posts/pdp.html
[6]: Запись в блоге Университета Карнеги-Меллона о причинности: https://blog.ml.cmu.edu/2020/08/31/7-...
[7] Блог Microsoft о причинно-следственной связи:   / causal-inference-part-1-of-3-understanding...
[8] Расширенное обсуждение: https://www.inference.vc/untitled/
[9] 3 уровня причинно-следственной связи: http://web.cs.ucla.edu/~kaoru/3-layer...

Причинно-следственная связь - ОБЪЯСНЕНА!

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Причинно-следственные выводы с помощью машинного обучения — ОБЪЯСНЕНЫ!

Причинно-следственные выводы с помощью машинного обучения — ОБЪЯСНЕНЫ!

14. Causal Inference, Part 1

14. Causal Inference, Part 1

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

An introduction to Causal Inference with Python – making accurate estimates of cause and effect from

An introduction to Causal Inference with Python – making accurate estimates of cause and effect from

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

AI Inference: The Secret to AI's Superpowers

AI Inference: The Secret to AI's Superpowers

Decision Trees are more powerful than you think

Decision Trees are more powerful than you think

Regression and Matching | Causal Inference in Data Science Part 1

Regression and Matching | Causal Inference in Data Science Part 1

Introduction To Causal Inference And Directed Acyclic Graphs

Introduction To Causal Inference And Directed Acyclic Graphs

Entropy (for data science) Clearly Explained!!!

Entropy (for data science) Clearly Explained!!!

What is causal inference, and why should data scientists know? by Ludvig Hult

What is causal inference, and why should data scientists know? by Ludvig Hult

Causal Inference | Answering causal questions

Causal Inference | Answering causal questions

Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects

Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects

1 - A Brief Introduction to Causal Inference (Course Preview)

1 - A Brief Introduction to Causal Inference (Course Preview)

A/B Testing in Data Science Interviews by a Google Data Scientist | DataInterview

A/B Testing in Data Science Interviews by a Google Data Scientist | DataInterview

Demo: Enabling end-to-end causal inference at scale

Demo: Enabling end-to-end causal inference at scale

Causal Effects via Propensity Scores | Introduction & Python Code

Causal Effects via Propensity Scores | Introduction & Python Code

Причинно-следственное обнаружение | Вывод причинно-следственных связей из данных наблюдений

Причинно-следственное обнаружение | Вывод причинно-следственных связей из данных наблюдений

Hajime Takeda - Introduction to Causal Inference with Machine Learning | SciPy 2024

Hajime Takeda - Introduction to Causal Inference with Machine Learning | SciPy 2024