EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包
EconML是一个Python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺：
在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术
保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间
使用统一的API
建立在用于机器学习和数据分析的标准Python软件包的基础上
机器学习的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X,
2021-07-24 09:25:45
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专题16：推理与证明（解析版）-备战高考数学（理）三轮复习查缺补漏特色专题.pdf
2021-07-20 09:03:29
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知识图论的深度强化学习
我们研究在大型知识图（KG）中学习推理的问题。 更具体地说，我们描述了一种用于学习多跳关系路径的新颖的强化学习框架：我们使用基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理，这通过对最有希望的关系进行采样来在KG向量空间中进行扩展它的路径。 与以前的工作相比，我们的方法包括一种奖励功能，该功能考虑了准确度，多样性和效率。 实验表明，在Freebase和Never-Ending Language Learning数据集上，我们提出的方法优于基于路径排序的算法和知识图嵌入方法。
访问数据集
下载知识图数据集
如何运行我们的代码
解压缩数据，将数据文件夹放在代码目录中
在scr
2021-07-09 19:26:47
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