相信大家都已经听说过，明年的HarmonyNext版本将正式剥离AOSP支持，基于这个话题我已经做过一期问题汇总，当时在现有App如何兼容HarmonyNext问题上提到过：华为内部也主导适配目前的主流跨平台方案，主动提供反向适配支持，估计后面就会有类似Flutterforharmony的社区支持。没想到HDC大会才刚过去一个多月，就有网友提醒，针对OpenHarmony的Flutter版本已经开源：https://gitee.com/openharmony-sig/flutter_flutter，这既让人惊喜又是「情理之中」，因为在众多框架里，Harmony和Flutter之间的联系可以说是
一、因果纠偏的背景1、偏差的产生推荐系统里根据收集的数据来训练推荐模型，给用户推荐一个合适的item，当用户与这个item产生交互后，数据又会被收集用于继续训练模型，从而形成一个闭环。但是这个闭环当中可能会存在各种各样的影响因素，因此会产生误差。误差的主要原因就是训练模型时使用的大多是观测数据，而不是一个理想的训练数据，会受到曝光策略、用户选择等等因素的影响。偏差的本质就是对于经验风险估计的期望和真实理想风险估计的期望之间的差异。2、常见的偏差推荐营销系统里面比较常见的偏差主要有以下三种：选择性偏差：是由于用户根据自己的偏好主动选择交互的item造成的。曝光性偏差：推荐的item通常只是整体i
文章目录每日一句正能量前言深度学习面临不可解释的重大挑战将因果引入机器学习是解决可解释性、稳定性的重要途径因果推断与机器后记每日一句正能量没有人可以打败你，除非你先打败自己。相信自己，克服困难，向前迈进。前言当前，以深度学习为核心的机器学习和人工智能技术迅猛发展，给人们生产生活带来了巨大的深刻变化。人工智能在带来巨大机遇的同时，也蕴含着风险和挑战。现阶段以数据驱动、关联学习为模式的机器学习方法倾向于在数据驱动下对变量之间关联关系进行统计建模，缺乏以知识指导机制实现变量之间“由果溯因”的因果推断与分析有效方法，导致其普遍存在解释性不强、稳定性不高等问题。复杂数据中变量之间关联关系有三种来源：因果
原创作者：恋猫de小郭相信大家都已经听说过，明年的HarmonyNext版本将正式剥离AOSP支持，基于这个话题我已经做过一期问题汇总，当时在现有App如何兼容HarmonyNext问题上提到过：华为内部也主导适配目前的主流跨平台方案，主动提供反向适配支持，估计后面就会有类似Flutterforharmony的社区支持。没想到HDC大会才刚过去一个多月，就有网友提醒，针对OpenHarmony的Flutter版本已经开源：gitee.com/openharmony…，这既让人惊喜又是「情理之中」，因为在众多框架里，Harmony和Flutter之间的联系可以说是最密不可分。关系为什么说Harm
《CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章线性回归的不合理有效性 第5章倾向分 第6章效果异质性 第7章元学习器 第8章双重差分 持续更新中： 第9章综合控制 第10章Geo实验与Switchback实验 第11章不依从性与工具 第12章后续行动《CausalInferenceinPython》第8章双重差分第8章双重差分8.1面板数据(PanelData)8.2典型双重差分（Canon
1引言上篇讲了等价类划分和边界值分析法，而这两种方法只考虑了单个的输入条件，并未考虑输入条件的各种组合、输入条件之间的相互制约关系的场景。基于此短板，因果图法和判定表法应运而生。2因果图法2.1概念及原理2.1.1定义一种描述输入条件的组合以及每种组合对应的输出的图形化工具，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。2.1.2方法的原则画因果图时，原因在左，结果在右，由上而下排列，并根据功能说明书中规定的原因和结果之间的关系，用下述基本符号连接起来，在因果图中还可以引入一些中间节点。1.因果图的基本图形符2.因果图中的约束条件从原因方面考虑主要有4种约束条件：E(互斥、排他)：a、b两个原因不会
本文目录一、因果推断二、因果推断的前世今生三、总结四、赠书条件今天给各位读者推荐一本好书：《机器学习高级实践：计算广告、供需预测、智能营销、动态定价》，好书链接。2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。而最新更新的GPT-4更是实现了大型多模态模型的飞跃式提升，它能够同时接受图像和文本的输入，并输出正确的文本回复。很多从事人工智能的同行一方面惊叹于GPT-4的优秀表现，另一方面也为自己的职业生涯隐隐担忧。如果说“大算力+强算法”的大模型是人工智能未来发展的趋势，那么传统的机器学习算
《CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章线性回归的不合理有效性 第5章倾向分 第6章效果异质性 第7章元学习器 第8章双重差分 持续更新中： 第9章综合控制 第10章Geo实验与Switchback实验 第11章不依从性与工具 第12章后续行动《CausalInferenceinPython》第1章因果推断导论第1章因果推断导论1.1什么是因果推断1.2为什么需要因果推断1.3机器学习
2023年初是人工智能爆发的里程碑式的重要阶段，以OpenAI研发的GPT为代表的大模型大行其道，NLP领域的ChatGPT模型火爆一时，引发了全民热议。而最新更新的GPT-4更是实现了大型多模态模型的飞跃式提升，它能够同时接受图像和文本的输入，并输出正确的文本回复。很多从事人工智能的同行一方面惊叹于GPT-4的优秀表现，另一方面也为自己的职业生涯隐隐担忧。如果说“大算力+强算法”的大模型是人工智能未来发展的趋势，那么传统的机器学习算法在真实的业务场景中还有用吗？会不会早晚被大模型取代？我认为不会。每个业务场景都有其独特性，优秀的算法工程师最难能可贵的地方在于对业务知识的透彻理解和长期沉淀。而
文章目录因果推断因果推断的前世今生（1）潜在结果框架（PotentialOutcomeFramework）（2）结构因果模型（StructualCausalModel，SCM）身处人工智能爆发式增长时代的机器学习从业者无疑是幸运的，人工智能如何更好地融入人类生活的方方面面是这个时代要解决的重要问题。滴滴国际化资深算法工程师王聪颖老师发现，很多新人在入行伊始，往往把高大上的模型理论背得滚瓜烂熟，而在真正应用时却摸不清门路、抓不住重点，导致好钢没用到刀刃上，无法取得实际的业务收益。如果能有一本指导新人从入门到精通、从理论到实践的技术书籍，那该多好，这样不仅省去了企业培养新人的成本，也留给了新人自我
