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基于机器学习的推荐系统逐渐成为帮助人们自动过滤信息、发掘兴趣的主要方式。现有模型通常使用 embedding 来表示推荐系统中丰富的信息，比如物品、用户和上下文信息。从因果分析的角度来看，这些向量和用户最终的反馈（比如点击、点赞、转发等）之间的关系是由因果关系和非因果关系混杂在一起组成的。
作者 | Huang supreme 编辑 | JackTian 微信公众号 | 杰哥的IT之旅（ID：Jake_Internet）
这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的，一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低。
由上图可以看出，用户注册数在2月19日有一次的大的高峰，其他时间也分别有几次小高峰，且高峰的持续时间很短，可以推测是因为游戏推出一些奖励活动或公司对游戏的推广取得了效果进而使注册用户激增。
严谨的产品迭代过程(策略,算法, 界面调整, 功能调整), 一定要先经过AB测试, 在少部分流量上进行测试, 没问题了再逐渐放量
经济学课程里谈到价格需求弹性，描述需求数量随商品价格的变动而变化的弹性。价格一般不直接影响需求，而是被用户决策相关的中间变量所中介作用。假设 Q 为某个商品的需求的数量，P 为该商品的价格，则计算需求的价格弹性为，
智能营销增益（Uplift Modeling）模型——模型介绍（一） 智能营销增益（Uplift Modeling）模型——pylift库的使用（二）
本节参考： 因果推断综述及基础方法介绍（一） 双重差分法（DID）的原理与实际应用
微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
1写在前面 估算前瞻性研究的样本量是我们在招募受试者之前首先要做的事情之一。😘 招募受试者太少会无法得到准确的答案，招募的太多又是巨大的浪费，所以需要估算最佳的受试者数量。🧐 本期我们介绍一下如何使用pwr包进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 假设我们准备进行一个RCT研究，研究Treatment A和Treatment B的疗效，结局事件为Response或No response的二分类结局。🤫 那
通过开发一个网页应用来理解构建前端应用的方法，其中，使用JavaScript作为脚本语言，并转向使用JavaScript/TypeScript作为面向对象程序开发的语言
今天忙活了半天，在Linux平台下，总算可以获取到一些性能指标了，结果，Linux上面的数据发送到Windows上面会出现发送为空的现象，可能是Socket套接字存在问题，不搞了。
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重复测量方差分析 sunqi 2020/7/26 概述 双因素的重复测量资料方差分析 代码 数据获得 library(tidyverse) library(ggpubr) library(rstatix) rm(list=ls()) set.seed(123) data("selfesteem2", package = "datarium") # 抽样 selfesteem2 %>% sample_n_by(treatment, size = 1) ## # A tibble: 2 x 5 ## id
说明：本文主要学习PHP的回调类型callback type,通常在使用函数进行回调时，如使用call_user_func(callback, parameters)进行回调时，需要传入回调callback，实际上有几种callback type的，在Laravel中也大量使用回调，并根据场景不同传入不同的回调类型。
其余两篇开源项目的文章： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）
在当今数据驱动的决策过程中，因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系，而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响，从而优化策略和行动。然而，要提高这些模型的精确度和适应性，引入元学习器成为了一个创新的解决方案。元学习器通过将估计任务分解并应用不同的机器学习技术，能够有效增强模型的表现。接下来，我们将详细探讨如何利用元学习优化增益模型的性能，特别是通过S-Learner、T-Learner和X-Learner这几种估计器。
1写在前面 上次介绍了两组发生率的样本量计算方法，通过pwr包进行计算非常简单，可以有效地减少我们的工作量。😘 有时候我们想比较两组之间的均值，如何计算样本量又一次成了老大难问题。🤒 本期我们还是基于pwr包，试一下通过两组的均值进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项RCT研究，旨在评估Treatment A和Treatment B之间血红蛋白A1c (HbA1c)相对于基线的平
上一篇【智能营销增益（Uplift Modeling）模型——模型介绍（一）】仔细介绍了理论部分，本篇主要是算法库pylift的介绍。 在【营销增益模型实战-Uplift Model原理及应用】一文中提到：
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
Limma基于线性模型，通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用，特别是在样本较少时提高估计的稳定性。
尽管基因表达的静态测量很受欢迎，但生物过程的时程捕获对于反映其动态性质至关重要，特别是当模式复杂且不仅仅是上升或下降时。在处理此类数据时，似然比检验 (LRT) 特别有用。我们可以使用 LRT 来探索一系列时间点之间是否存在任何显著差异，并进一步评估样本类之间观察到的差异。
前面我们简单的介绍了一下肿瘤的TNM分期系统。今天我们来用R获取感兴 趣的癌症的临床信息，其中就可以找到我们上次讲到的TNM分期信息。
输入1： longrma <- read.csv("longrma.csv",header=T) longrma[sample(nrow(longrma),,replace=F),] 结果1： id group time score treatment after treatment after control before control after treatment before tre
常见的用途是使用析因设计时，除析因设计外还使用控制或检查处理。在下面的第一个示例中，有两个级别（1和2）的两个处理（D和C），然后有一个对照 处理。此处使用的方法是方差的单向分析，然后使用对比来检验各种假设。
第一个Lab是实现几个shell工具，每个工具都是一个可以独立运行的main函数，会调用系统调用，但其本身并不是系统调用。
柱状图绘制 柱状图也是较为常见的一种数据展示方式，可以展示基因的表达量，也可以展示GO富集分析结果，基因注释数据等。 常规矩阵柱状图绘制 有如下4个基因在5组样品中的表达值 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;2.6;2.9;2.1;2.0;2.2 b;20.8;9.8;7.0;3.7;19.2 c;10.0;11.0;9.2;12.4;9.6 d;9;3.3;10.3;11.1;10" data <- read.table(text=data_ori
首先下载数据 https://data.mendeley.com/datasets/5nnw8xrh5m/1
本次讲的是差异箱线图的绘制，在基因表达量、生态学实验数据统计(如发芽率、产卵量、性比等等）等方面应用比较多。
这个过程称为Round trip time(简称RTT, 往返时间)，mget mset有效节约了RTT，但大部分命令（如hgetall，并没有mhgetall）不支持批量操作，需要消耗N次RTT ，这个时候需要pipeline来解决这个问题。
问题类型1：参数估计 真实值是否等于X？ 给出数据，对于参数，可能的值的概率分布是多少？ 例子1：抛硬币问题 硬币扔了n次，正面朝上是h次。 参数问题 想知道 p 的可能性。给定 n 扔的次数和 h 正面朝上次数，p 的值很可能接近 0.5，比如说在 [0.48，0.52]？ 说明 参数的先验信念：p∼Uniform(0,1) 似然函数：data∼Bernoulli(p) import pymc3 as pmimport numpy.random as nprimport numpy as
蜜蜂图或蜂群图（beeswarm）这个名字，大家可能比较陌生，但是大家肯定都见过他的尊容。下面这张图就是一个典型的蜜蜂图。因为看上去像一群飞舞的蜜蜂而得名。
之前简略介绍了一下IREA 分析 评估细胞因子活性、免疫细胞极化和细胞间通讯的利器：IREA 分析，作者将IREA做成了可视化的网页，但是这个网页又不是那么丝滑，所以我在想，能不能根据作者提供的方法，通过R来实现更快捷的分析呢——
我们在日常数据相关的工作中，常常需要去推断结果Y是否由原因X造成。“相关性并不意味着因果关系”，相信做数据分析的同学都明白这个道理。有一个喜闻乐见的例子：夏天海岸，鲨鱼袭击事件较其他季节多20%，同时冰淇淋销量比其他季节多100%，冰淇淋销量和鲨鱼袭击事件成正相关关系，得出结论销售冰淇凌会导致鲨鱼袭击。这实际上是违背常识的。
参考：https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2020/labs/util.html
网状Meta分析的工具主要有R语言，STATA，SAS和WinBUGS，各自有各自的特点，鉴于本人对R语言熟悉，所以网状Meta的实战训练均会以R语言为例开展。在实战之前，我想和大家说一下，现在网状meta分析的统计方法主要有两大类，一类是频率学派的‘netmeta’包，另一类是贝叶斯学派的‘gemtc’包。从实用性和适用性角度看，这次使用的是‘gemtc’包。
1写在前面 最近在用limma包做配对样本的差异分析，在这里和大家分享一下吧。 大家可以先思考一下，配对和非配对的结果一样吗？？🧐 应用场景： 同一病人的癌和癌旁样本，同一样品的多时间点测序等。 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(limma) library(GEOquery) 3示例数据 这里我从GEO数据库上download了一个dataset。😘 在3个样本中对T细胞和B细胞分别进行了转录组分析。 每个样本的细胞都分为Control或a
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同，属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模，而是通过对response effect(target)进行建模，用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。
HydroWASTE v1.0 HydroWASTE是一个空间上明确的全球数据库，包括58,502个污水处理厂（WWTPs）及其特征。该数据库是通过将国家和地区的数据集与辅助信息结合起来，得出或完成缺失的特征，包括服务的人数、污水的流速和处理后的废水水平。带有水流估算的HydroSHEDS河网被用来对工厂的排污口位置进行地理参照，并在全球范围内评估废水的分布。所有的废水处理厂都通过其估计的排污口位置共同注册到HydroRIVERS数据库的全球河流网络中。你可以在这里找到数据集页面
电子健康记录（EHR）作为现代医疗信息管理的重要组成部分，旨在提高患者医疗信息的可访问性、互操作性和安全性。随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）技术在电子健康记录领域的应用逐渐成为医疗行业创新的关键。本文将深入研究NLP技术在电子健康记录中的应用，从智能数据提取到患者诊断支持，结合实例展示NLP如何为医疗信息管理提供更加智能、高效的解决方案。
你是否曾经为了验证参数，写了一大堆 if - else ？然后还要判断各种参数类型？相似的结构在不同的方法里判断，却又要复制一遍代码？
上一篇介绍了如何使用中间件、拦截器、过滤器打造日志系统，接下来将介绍后端永远绕不过去的痛：参数验证。
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