免责声明
这个项目很稳定，可以长期支持。 它可能包含新的实验代码，其API可能会更改。
因果ML：用于ML进行抬升建模和因果推理的Python包
Causal ML是一个Python软件包，它提供了一套基于最近研究的，使用机器学习算法的提升模型和因果推理方法。 它提供了一个标准界面，允许用户从实验或观察数据中估计条件平均治疗效果（CATE）或个体治疗效果（ITE）。 本质上，它为具有观察特征X用户估计了干预T对结果Y的因果影响，而无需对模型形式做出强烈假设。 典型的用例包括
广告系列定位优化：提高广告系列投资回报率的重要手段是将广告定位到在给定的KPI（例如参与度或销售）方面有良好响应的一组客
2021-11-29 18:56:17
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Triton推理服务器
最新版本：您目前在master分支上，该分支跟踪开发进度到下一发行版。 Triton Inference Server的最新版本是2.5.0，可在分支上。
Triton Inference Server提供了针对CPU和GPU优化的云和边缘推理解决方案。 Triton支持HTTP / REST和GRPC协议，该协议允许远程客户端为服务器管理的任何模型请求推理。 对于边缘部署，Triton可以作为具有C API的共享库使用，该API允许Triton的全部功能直接包含在应用程序中。
Triton Inference Server的当前版本为2.5.0，与上的triton
2021-11-09 09:59:51
4.75MB
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文字傻瓜
自然语言对文本分类和推理的攻击模型
这是该论文的源代码： 。 如果使用代码，请引用以下文章：
@article{jin2019bert,
title={Is BERT Really Robust? Natural Language Attack on Text Classification and Entailment},
author={Jin, Di and Jin, Zhijing and Zhou, Joey Tianyi and Szolovits, Peter},
journal={arXiv preprint arXiv:1907.11932},
year={2019}
}
数据
我们的7个数据集在。
先决条件：
所需的软件包在requirements.txt文件中列出：
pip install requirements.txt
如何使用
2021-11-08 13:22:43
2.89MB
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统计推断约翰·霍普金斯，彭博，公共健康学校
统计推论Coursera课程的注释和测验答案。
2021-10-25 11:11:51
1014KB
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关于统计推理的电子书，最新版本，经典著作，总页数为381页
2021-10-14 21:07:24
7.55MB
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Factor graphs, belief propagation and variational__inference.pdf
2021-10-14 16:16:32
5.43MB
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