数据中的Bias选择偏差(Selection Bias):当用户可以自由选择要评分的项目时，会出现选择偏差，因此观察到的评分并不是所有评分的代表性样本。换言之，评级数据往往是不随机缺失的（MNAR）。例如：在rating数据集上面, 用户并非是随机打分的：1.用户会选择它们喜欢的商品进行打分;2.用户更倾向于给特别好的商品和坏的商品打分;解决方案：Propensity scores: 将推荐视为类
原因与结果的经济学前言不要混淆因果关系和相关关系。混淆因果关系和相关关系，会导致错误判断。我们采取任何行动都需要花费可观的金钱和时间。偏信那些看似存在因果关系的无稽之谈，把它们作为行动依据，不仅得不到预期的成效，还白白浪费了金钱和时间。如果依据因果关系有效地把这些金钱和时间利用起来，我们获得满意的成果的概率也会更高。浅薄的人相信运气，强大的人相信因果。 —— 拉尔夫·爱默生一、反事实：因果推理最根
这个选择偏差(selection bias)主要是以信息流推荐为例来说的。在这里说的是由于展示位置等因素，虽然这个内容用户不一定很喜欢，但是还是点击了。去除选择偏差，就是考虑用户的点击互动行为多大程度是受展示位置的影响。一般来说信息流场景下，第一条的点击率，互动率是要高于之后的位置。统计发现，前三、四条有明显的递减关系，但是中间一段基本差别不大。但是一刷的最
一、inductive bias 归纳偏置1.1 背景与概念介绍No-Free-Lunch （不存在免费午餐理论）提出没有先验知识进行学习是不可能的。如果我们不对特征空间有先验假设，则所有算法的平均表现是一样的。通常情况下，我们不知道具体上帝函数的情况，但我们猜测它类似于一个比较具体的函数。这种基于先验知识对目标模型的判断就是归纳偏置（inductive bias）。归纳偏置所做的事情，是将无限可
目录 0. 理论背景1. Selection ratio 的基本原理2. Selection ratio 计算步骤3. Stata 实操4. 拓展阅读5. 参考文献 0. 理论背景核心解释变量的内生性问题似乎是实证经济学家在追寻因果关系道路上避不开的拦路石。因为经济学研究中使用的数据绝大部分都不是通过实验条件生成的随机试验结果，选择性偏误(selection bias)是经济学家们经常过招的头
偏倚的分类以及其在不同的流行病学研究方法中会出现的偏移类型并不容易区分，也成为易考点和常考点，所以本文就偏移的分类以及在不同流行病学研究方法会出现的偏移进行了总结归纳：一、选择偏倚包括入院率偏移(伯克森偏移)、现患病例-新发病例偏倚(奈曼偏移)、检出症候偏倚、无应答偏倚(失访偏倚是其另一种表现形式)和易感性偏倚。选择偏倚在各类流行病学中均可发生。其中，现况研究易出现无应答偏倚(但不包括失访偏倚);
learning why, thinking what, then forgetting how.随着时间的流逝，知识总会被遗忘和被沉淀，我们无法选择去遗忘那一部分，但是我们可以选择去沉淀那一部分。教材为：《数理统计（孙海燕等）》第二章 参数估计在解决实际问题中，当确定了总体的分布族后，我们要从样本来推断总体的具体分布或感兴趣的总体特征数。例如，总体的数学期望和方差等。统计推断主要分为参数估计和假
前言分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍均方误差（MSE）MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式
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这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函数嘛！
CHAPTER2 in Most-Harmless-Econometrics内容《基本无害的计量经济学》第二章：理想实验使用软件STATA16 MP理论1. 选择性偏差我们可以举一个非常简单的例子来表述因果关系，去医院能让人变得更加健康吗？ NHIS对上述问题进行过相关数据统计，下表给出了受调群众最近去过医院和没去过医院的人的平均健康状况。 可见两者之间的平均差距是0.72，那么这就可以说明去医院
一、全链路精准预估技术：参考：https://arxiv.org/abs/1804.07931
传统的多阶段建模在实际中存在SSB和DS问题：多阶段模型的样本漏斗：召回->粗排->精排->展现->点击->转化->复购样本选择偏差 (Sample Selection Bias, SSB) 问题。后一阶段的模型基于上一阶段的采样后的样本子集进行训练，但是最终是在全样
目录简单介绍1、内生性：2、为什么要解决内生性问题？3、内生性问题产生的原因4、例子代码（简洁版）：代码（详细分析版）：结果简单介绍1、内生性： x与误差项有相关关系2、为什么要解决内生性问题？ 内生性会破坏参数估计的“一致性”。 参数估计的“一致性”就是指： &nb
预测模型为何无法保持稳定？让我们通过以下几幅图来理解这个问题：此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做了如下工作：第一个模型使用了线性等式。对于训练用的数据点，此模型有很大误差。这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好。这是“拟合不足”(“Under fitting”）的一个例子。此模型不足以发掘数据背后的趋势。第二个模型发现了价格和尺寸的正确关
文章目录算法评估DID原理简单实例Python实现 算法评估作为一名算法出身的人，曾长期热衷于算法本身的设计和优化。至于算法的效果评估，通常使用公开数据集做测试，然后对比当前已公开的结果，便可得到结论。但是在实际落地过程中，却遇到了问题：没有公开数据集；即便有，也依然有必要在实际场景下再做验证，毕竟公开数据集和实际场景往往都有很大区别。理论上来说，新研发了一个算法后，需要和业务已经在使用的人工经
遍历一个目录树，查找特定扩展名的文件,不论这些文件的位置在哪里，将它们拷贝到一个新的文件夹中
原创
2018-01-31 11:36:17
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有时，会遇到下面的情况，在word中被认为是图片，可又能对文字设置效果，例如设置阴影、发光等效果，如下： 那它是怎么来的呢？复制文字，选择性粘贴，选择图片（Windows元文件）即可。
原创
2022-07-12 10:19:42
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初学计算机
原创
2023-05-28 22:47:40
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大家在使用Excel粘贴的时候，会发现可粘贴的格式有很多种。像我们经常用到的纯文本、图片、公式、链接和含有固定设置的列宽等等。熟悉各种格式的粘贴，我们在使用的时候就可以有效减少用于调整格式的时间。今天就带大家熟悉下Excel的复制粘贴功能，解锁更多可能。粘贴的格式一般通过“粘贴”和“选择性粘贴”两种方式，我们先来熟悉下“粘贴”的菜单选项。 而“选择性粘贴”，可能有人不经常用，这里介绍下
高性能的索引策略一、独立的列如果查询中的列不是独立的，则MySQL就不会使用索引。“独立的列”是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的函数。二、前缀索引和索引选择性索引部分字符会降低索引的选择性，索引的选择性是指，不重复的索引值(也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数(#T)的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查
参考Paper《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》1、selection bias选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差。用户倾向于给自己喜欢或者不喜欢的物品进行打分。通常的解决办法有propensity score，同时学习打分预测任务和缺失数据预测任务。例
选择性偏倚 选择偏倚的种类很多，常见的有以下几种。1.入院率偏倚入院率偏倚亦称伯克森偏倚)，是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同而导致的偏差。因此，若在医院内选择研究对象进行流行病学研究时，应注意到可能会出现这种偏倚。2.现患病例-新病例偏倚现患病例-新病例偏倚也称奈曼偏倚。在病例对照研究或现况研究中，用于研究的病例一般是研究时的现患病人，而不包括死亡病例和那些病程短、轻型、
