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AI科研视野6月前
因果推断与机器学习免费课程 🔥【干货分享】《因果推断×机器学习》课程精华总结！10节课带你从入门到精通✨ 📌 为什么学因果推断？
在数据科学领域，相关性≠因果性！想真正理解“A是否导致B”？比如： * 促销活动真的提升了销量吗？ * 新药的效果是真实的还是混杂偏差？
因果推断能帮你剥离混杂因素，做出更科学的决策！ 🎯 课程亮点速览
1️⃣ 基础夯实：从研究问题、数据预分析到参数定义，打好地基（第1-4课）
2️⃣ 核心方法：双重机器学习（DML）全解析！从稀疏假设到非参数场景（第5-10课）
3️⃣ 实战痛点：政策变量内生性怎么办？如何保证双重稳健性？手把手教你破解（第7、9课） 💡 划重点！DML算法优势
✔️ 兼容高维数据
✔️ 处理部分线性模型
✔️ 不依赖严格稀疏假设（第8课超实用！） 📚 适合谁学？ * 想突破“相关性分析”的数据科学家 * 需评估政策/干预效果的研究者 * 机器学习中想融合因果思维的进阶者 👇 互动时间
你对因果推断最感兴趣的应用场景是什么？
A）医疗效果评估
B）商业策略分析
C）社科研究
评论区告诉我！ #数据科学 #因果推断 #机器学习 #双重机器学习 #计量经济学
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刺猬AI尼克6月前
2025年的顶流创新点一定是因果推断！ #因果推断 #机器学习 #机器学习算法 #sci论文 #深度学习
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读论文的学长3周前
斯坦福的208页几乎解决所有因果推断问题！ 《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》是统计学习与数据科学领域的里程碑著作，由统计学和机器学习专家共同撰写.书中系统梳理了潜在结果模型、Rubin因果模型等经典理论，并融合最新机器学习算法，如倾向得分匹配和工具变量法，用于解决选择性偏差和内生性问题。书中不仅深入解析理论，还通过医学试验、在线广告等丰富案例展示因果推断在实践中的应用。它为学术界提供最新理论进展和研究方向，为工业界搭建理论与实践的桥梁，适合各类读者学习。 #斯坦福 #因果推断 #数据科学 #机器学习 #人工智能
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山东大学陈强教授1年前
双重机器学习能解决内生性吗？
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小羊讲算法6月前
因果推断才是2025年度最佳，简直就是发paper的黑马！ 因果推断，AI新热潮来袭！当构建模型时，从因果视角出发，模型能够更好地适应和迁移到不同的环境，适用于各种业务场景。比如在营销策略分析中，因果推断可以帮助理解不同营销活动对销售额的实际影响，从而优化营销预算分配。因此，因果推断也是研究的一大热点，在众多场景中都有应用。 #因果推断 #因果关系 #深度学习 #人工智能 #机器学习
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CV算法工程师Marry7月前
因果机器学习(CausalML)前沿创新思路 #因果推断 #机器学习 #人工智能 #计算机专业 #论文创新点
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AI科研视野5月前
🔥【干货分享】《因果推断与机器学习》课程第八课！✨ 《因果推断与机器学习》课程大纲 第一课：课程介绍 第二课：研究问题及研究数据 第三课：数据预分析 第四课：估计参数定义 第五课：因果识别估计方法 第六课：基于近似稀疏假设的部分线性模型与双重机器学习算法 第七课：政策变量为内生情况下的双重机器学习算法 第八课：不依赖近似稀疏假设的部分线性模型与双重机器学习算法 第九课：双重机器学习算法的双重稳健性 第十课：非参数双重机器学习算法 第十一课：课程总结 📌 为什么学因果推断？
在数据科学领域，相关性≠因果性！想真正理解“A是否导致B”？比如： * 促销活动真的提升了销量吗？ * 新药的效果是真实的还是混杂偏差？
因果推断能帮你剥离混杂因素，做出更科学的决策！ 🎯 课程亮点速览
1️⃣ 基础夯实：从研究问题、数据预分析到参数定义，打好地基（第1-4课）
2️⃣ 核心方法：双重机器学习（DML）全解析！从稀疏假设到非参数场景（第5-10课）
3️⃣ 实战痛点：政策变量内生性怎么办？如何保证双重稳健性？手把手教你破解（第7、9课） 💡 划重点！DML算法优势
✔️ 兼容高维数据
✔️ 处理部分线性模型
✔️ 不依赖严格稀疏假设（第8课超实用！） 📚 适合谁学？ * 想突破“相关性分析”的数据科学家 * 需评估政策/干预效果的研究者 * 机器学习中想融合因果思维的进阶者 👇 互动时间
你对因果推断最感兴趣的应用场景是什么？
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评论区告诉我！ #机器学习 #因果推断#人工智能 #python #实话实说
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顾佳峰3月前
北京大学因果推断课24讲：工具变量 用实例演示工具变量法进行因果推断#因果推断 #工具变量 #北京大学 #Python
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机器学习因果推断1年前
机器学习因果推断之机器学习—5.2特征工程（过滤、嵌入、包装） #机器学习 #特征工程 #sklearn
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埋头苦读7月前
因果机器学习(CausalML)前沿创新思路！ 它把传统的因果逻辑和机器学习完美结合，解决了传统方法的很多痛点，可以说是突破机器学习瓶颈的关键。 咱们在因果机器学习上有很多创新，比如动态建模、处理高维数据、无监督学习，还有跨领域应用。就说结合深度学习和稀疏因果图，开发轻量化的混杂控制方法，这不就是既有深度又有实际价值的神仙操作嘛！而且这方向现在超热，未来几年肯定还是研究的香饽饽。#机器学习 #因果推断 #论文 #论文写作 #研究生
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科大学长KK3月前
因果推断+机器学习登上Nature！传统机器学习模型擅长从海量数据中提取模式和关联，但往往难以回答“为什么”这一关键问题。因果推断的引入，弥补了这一短板。它通过严谨的统计方法和假设检验，帮助我们从纷繁复杂的数据中剥离出因果效应，明确变量之间的因果路径。例如，在医疗领域，借助因果推断，研究人员能够精准识别某种药物对疾病治疗的真实效果，排除患者个体差异、其他治疗手段等混杂因素的干扰。而机器学习的强大数据处理能力则为因果推断提供了坚实基础，使得复杂的因果分析能够在大规模数据集上高效开展。这种结合让决策者不再局限于表面的关联分析，而是能够基于可靠的因果证据做出精准决策，极大地提高了决策的成功率和效益。#因果推断#机器学习#论文#人工智能
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刺猬AI尼克3月前
#因果推断 #注意力机制 #sci #深度学习 #人工智能
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AI是曹卖哩3月前
荣登Nature子刊！因果机器学习创新点思路 #因果推断#机器学习#nature
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刺猬AI尼克3周前
斯坦福的这个因果推断新作真的太全面了！ #因果推断 #机器学习 #深度学习 #ai #因果推断应用
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论文搬砖学长6月前
Transformer+因果推断，抢先占据新idea！ #因果推断  #机器学习 #人工智能     #论文创新点  #计算机专业
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埋头苦读6月前
因果推断才是今年顶流，发文最大的黑马！ 在构建模型的过程中，以因果视角为出发点进行模型设计，能够显著增强模型在不同环境下的适应性和迁移能力，使其能够更广泛地应用于各类业务场景。以营销策略分析为例，因果推断技术可以精准揭示不同营销活动对销售额的实际影响，从而为优化营销预算分配提供有力支持。因此，因果推断已经成为学术研究和业界实践的重要焦点，并在多个领域展现出广泛的应用价值。 目前，因果推断的实际应用主要集中在五个核心领域，分别是因果发现、因果量识别、因果效应估计、反事实推断和策略学习。其中，因果发现和因果效应估计是目前相对成熟且较易实现的应用方向，而反事实推断仍面临诸多挑战，需要业界和学术界携手努力，共同攻克难关。#因果推断 #神经网络 #深度学习 #人工智能 #论文
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论文搬砖学长2年前
Python因果推断，Causual Inference挖掘你因果推断潜力！#Python #因果推断 #人工智能 #AI
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Miu同学6月前
斯坦福大学的因果推断简直就是绝杀 斯坦福大学的因果推断简直就是绝杀！《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》是一本专注于因果推断领域的统计学习书籍。这本书由Judea Pearl和其他几位作者共同撰写，提供了一个全面的框架来理解数据中的因果关系。它详细介绍了如何使用统计方法来推断变量之间的因果关系，而不仅仅是关联性，这对于研究者和数据科学家来说是一个宝贵的工具#深度学习 #机器学习 #编程 #大语言模型 #算法
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在搞AI科研，憋烦姐9月前
因果推断天花板，斯坦福九月全新巨作！ #因果推断 #机器学习 #深度学习 #书籍 #斯坦福
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埋头苦读4月前
因果推断+机器学习依然是香饽饽！ 因果机器学习(Causal Machine Learning,CML)作为机器学习与因果推断交叉融合的前沿领域,近年来受到广泛关注。传统机器学习方法主要要关注变量之间的相关性,而CML则致力于揭示数据背后的因果机制,从而为决策提供更可靠的理论依据。CML的核心挑战在于如何从观测数据中识别和估计因果效应,大尤其是在存在混淆变量、选择偏差和未观测混杂等复杂情况下。为此,研究者提出了多种因果推断框架,如潜在结果模型(Potential Outcomes Framework)、结沟因果模型(Structural Causal Models, SCMs)以及基于do-演算的因果图方法(Causal Graphical Models),这些方法为因果关系的建模和识别提供了坚实的数学基础。#因果推断 #机器学习 #大模型 #深度学习 #论文
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读论文的学长4月前
斯坦福大学的因果推断简直就是绝杀！堪称因果推断领域的权威著作 《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》是一本由统计学和机器学习领域的专家撰写的著作，专注于因果推断的现代方法。这本书提供了一个全面的视角，结合了传统的统计技术与最新的机器学习算法，旨在帮助读者从数据中提取因果关系。 #因果推断 #斯坦福 #机器学习 #因果关系 #人工智能
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搞算法的蒂普榭尔4月前
登上Nature 因果机器学习新突破#因果机器学习 #人工智能 #深度学习 #顶会论文
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AI工程师阿文（资源简介自取）6月前
2025年必火的发文方向：因果机器学习 #机器学习 #研究生 #因果机器学习 #深度学习
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Miu同学4月前
仅247页，几乎解决所有因果推断问题！ 仅247页，几乎解决所有因果推断问题！在统计学习与数据科学的交叉领域，《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》无疑是一部具有里程碑意义的著作。这本书由统计学与机器学习领域的知名专家联手打造，旨在为读者提供一个全面且前沿的因果推断学习框架。书中不仅系统梳理了传统统计方法中的潜在结果模型、Rubin Causal Model等经典理论#深度学习 #机器学习 #大语言模型 #transformer #注意力机制
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人工智能论文搬砖学姐10月前
因果推断+贝叶斯结合高创新，发小论文不愁! #因果推断 #贝叶斯 #跟我学AI
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百万算法攻城狮5天前
斯坦福大学的因果推断简直就是绝杀！ 《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》是数据科学领域具有开创性意义的权威著作，由统计学与机器学习领域的顶尖学者联袂编撰。这部专著创新性地将传统因果推断理论与现代机器学习方法相融合，系统构建了完整的因果分析框架#斯坦福 #因果推断 #数据科学 #机器学习 #人工智能
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我爱深度学习1年前
豆瓣8.0！机器学习&统计学领域必看！ MIT出版《因果推断》几乎是震撼读完的一本书！书涵盖了因果模型的基本概念、计算方法和实际应用，并提供了清晰简洁的讲解和示例代码。书中虽然有一些口水话，但总体上干货很足，注重实际应用，比珍珠的哲学书《因果论》更易读懂。 #计算机技术 #人工智能 #因果推断 #机器学习 #深度学习
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AI模块工坊3月前
因果注意力机制，想发顶刊还是得看它！ #因果推断 #注意力机制 #机器学习 #nature #论文创新点
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学术苑1年前
机器学习在经济金融中的应用 #机器学习 #因果推断
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Miu同学5月前
因果推断这本笔记已封神！ 因果推断这本笔记已封神！这本书真的很适合刚入门因果推断的小白学习哦。从阅读这本书的前四章中，可以感受到整个因果推断都在尽力得到两个相关的事物之间的纯粹的因果关系。由于事物之间有各种各样的联系，因此要想通过数学公式来纯粹表示事物之间的因果关系是很困难的，尤其是在社会科学中，人们无法通过实验控制来获得想要的条件和数据。现在，因果推断的技术依然在不断完善中，通过不断放松传统模型的假设，以及对模型的改进#深度学习 #机器学习 #大语言模型 #transformer #编程
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顾佳峰3月前
北京大学因果推断课20讲：3D中介效应 用Python实例来演示因果推断中的3D中介效应#因果推断 #中介效应 #北京大学 #Python
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死磕A论文I女算法1年前
量化交易必看！最好用的10个机器学习算法#人工智能 #机器学习 #量化交易 #数据分析 #因果推断
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顾佳峰3月前
北京大学因果推断21讲：因果森林 实例演示因果森林进行因果推断的方法。#实例演示因果 #因果推断 #Python #北京大学
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顾佳峰2月前
用实例演示双重差分法（Difference-in-Differences，简称DID）进行因果推断#双重差分法 #因果推断 #Python #北京大学
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顾佳峰3月前
北京大学因果推断19讲：复杂因果推断 用Python实例演示复杂因果推断#用python #因果推断 #北京大学
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埋头苦读6月前
顶会新宠！机器学习+因果推断杀疯ICLR！成为2025新赛道 机器学习+因果推断相关的论文增长迅猛，研究热情高涨。比如ICLR 2025上剑桥大学提出的Celcomen模型，首次实现空间转录组学因果推断可识别性。 机器学习+因果推断在工业界的需求同样旺盛，微软、Uber等企业纷纷入场，医疗、金融、自动驾驶等领域还存在大量未解决的因果建模问题，这些可都是丰富的应用场景和创新切入点。 2025年，我们可以从计算效率、鲁棒性、跨模态融合等角度做这方向的改进创新，同时也建议优先选择医疗、经济等数据丰富、因果需求明确的场景切入，这样既能保证算法验证可行性，又符合AI4S的热点趋势。 #机器学习 #因果推断 #深度学习 #论文 #人工智能
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小糕讲算法4月前
高级概率机器学习教材 旨在深入探讨深度学习、贝叶斯推断、生成模型和在不确定性下的决策制定等高级主题。感兴趣的同学记得留言哦。提供了对机器学习中前沿话题的详细覆盖，包括深度生成建模、图形模型、贝叶斯推断、强化学习和因果关系。这本书将深度学习放在更广泛的统计背景中，并统一了基于深度学习和基于概率建模与推断的方法。 这本书不仅是一个学术资源，也是一个实践指南#机器学习 #深度学习 #transformer #大语言模型 #算法
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读论文的小羊3月前
因果注意力机制 高效涨点 抢发顶会！ 当前AI模型面临泛化性与可解释性的双重挑战，而因果注意力技术通过将因果推理与深度学习深度融合，成功打破这一困局。这项技术在分布外场景、多模态任务和高风险决策场景中展现出强大潜力，已成为顶会论文的热门研究领域。 从具体研究方向来看，轻量化因果发现、可解释性增强和跨领域迁移应用等方向都极具创新性和研究价值，是冲击ICML、CVPR等顶会的绝佳赛道。不过该领域的研究门槛较高，建议研究者在开展工作时充分参考前沿论文，复用成熟工具和模型。#人工智能 #注意力机制 #深度学习 #计算机科学 #论文
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Miu同学3月前
斯坦福因果推断太绝了！ 斯坦福因果推断太绝了！《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》无疑是一部具有里程碑意义的著作。为读者提供一个全面且前沿的因果推断学习框架。书中不仅系统梳理了传统统计方法中的潜在结果模型、Rubin Causal Model等经典理论，更将最新的机器学习算法巧妙融入因果推断实践中。展现了因果推断的理论深度，更体现了其在实际应用中的可操作性#深度学习 #机器学习 #算法 #transformer #动态特征融合
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Kai博士5年前
【麻省理工博士】人人都要懂的统计思维：相关≠因果
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顾佳峰4月前
北京大学因果推断课（第4期）报名了 介绍北京大学因果推断研修班（第4期）可以报名了。#因果推断 #北京大学 #双重差分法 #论文 #进修
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不秃头的陈学长11月前
10分钟就能上手,哈佛《因果推断》神书!因果推断Robin宗师大作!#因果推断 #值得一看的好书
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读论文的学长5天前
不愧是斯坦福，这因果推断我是真的服😁 《Causal Inference: A Statistical Learning Approach》无疑是统计学习与数据科学领域的一部杰出著作，由统计学和机器学习领域的权威专家联合撰写。 书中对潜在结果模型、Rubin因果模型等经典理论进行了全面而系统的阐述，并巧妙地融入了当下先进的机器学习技术，如倾向得分匹配和工具变量法等。这些技术在解决选择性偏差和内生性问题上表现出色。 #因果推断 #斯坦福大学 #统计学 #数据科学 #人工智能
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人工智能瓜哥7月前
了解因果推断方法，通过实例理解背后原理#算法 #数据分析 #数据可视化 #机器学习 #人工智能
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葡萄-论文指导3月前
一天一个计算机发sci风口：因果推断 #人工智能#因果推断#计算机#sci
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搞算法的蒂普榭尔4月前
斯坦福大学因果推断简直就是绝杀#因果推断 #斯坦福 #人工智能 #深度学习
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人工智能杂货铺（看我简介版）6月前
大人，为什么因果推断成为今年顶流了？ #因果推断 #神经网络 #深度学习 #人工智能 #论文
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顾佳峰3月前
北京大学因果推断18讲：XGBoost模型 用Python实例演示XGBoost模型做因果推断 #因果推断 #北京大学 #Python #XGBoost模型
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ai阿瑟资料院1年前
外网这本伯克利的【因果推断】传疯了！不看后悔 要需资源的小伙伴进入主页查看简介，无任何套路免费分享给大家#计算机视觉 #大语言模型 #深度学习 #机器学习 #人工智能
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系西施惠吖！2月前
AI新热潮：因果推断12个前沿方向 AI新热潮：因果推断12个前沿方向 当构建模型时，从因果视角出发，模型能够更好地适应和迁移到不同的环境，适用于各种业务场景。比如在营销策略分析中，因果推断可以帮助理解不同营销活动（如广告、促销等）对销售额的实际影响，从而优化营销预算分配。因此，因果推断也是研究的一大热点，在众多场景中都有应用。 当前，因果推断的实际应用主要集中在五个核心领域：因果发现、识别因果量、因果效应估计、反事实推断和策略学习。其中，因果发现和因果效应估计是当前较为主流且易于实现的应用场景，而反事实推断仍然是业界面临的挑战。 尽管这些挑战有待突破，但相对来说也给我们提供了很多潜在的创新点，是个找灵感发论文的好方向。为方便同学们获取idea，我整理了12个最新前沿的因果推断研究成果，可参考的方法以及创新点我也做了简单介绍，希望能给各位的论文添砖加瓦。#教程 #论文 #论文辅导 #深度学习#科普冷知识 #冷知识科普
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灵活胖子的进步之路2月前
第12讲 生存分析中的G方法与高维数据处理 #计算机 #软件 #人工智能 #编程
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茶道酒舍4月前
珀尔《因果论》：模型、推理和推论 ——AI人工智能伦理问题！
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人工智能与就业5年前
AI时代，法律人如何与机器人相处？从计算社会科学到计算法学 #
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灵活胖子的进步之路2月前
第13讲 时间变化的治疗策略与治疗-混淆反馈 #软件 #电脑 #人工智能
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爱吃草莓的泡芙6月前
考研阅读这么刷！直接爽翻天呀 #考研 #考研英语 #考研上岸
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小冯养老院探店3月前
告诉年轻人，尽量少喝奶茶了
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时间胶囊（小）6月前
#摩羯女 #摩羯 #摩羯女友 #土象星座
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顾佳峰1年前
北京大学因果推断公开课第七讲：聚类稳健标准误#北京大学因果 #北京大学 #因果推断 #stata学习
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神奇的码农力士3周前
不愧是斯坦福，他是真想教会我啊 #因果推断 #机器学习 #斯坦福 #数据科学 #统计学
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刺猬AI尼克6天前
因果推断一定是今年的顶流创新点！ #因果推断 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #深度学习算法
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Demo学长4天前
不愧是斯坦福，因果推断真是顶级！ #人工智能 #因果推断 #机器学习 #斯坦福大学 #学习书籍推荐
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大象-论文指导5天前
计算机论文创新思路分享：动态注意力机制 计算机论文创新思路分享：动态注意力机制#深度学习 #论文 #人工智能 #因果推断#机器学习
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堂吉的算法日记(看简介自取)3周前
斯坦福247页几乎解决所有因果推断问题书，你真的不看看吗？ #因果推断 #斯坦福 #机器学习 #人工智能 #深度学习
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董哥讲AI【看主页取】2周前
斯坦福的因果推断就是天花板！ #斯坦福大学 #研究生 #人工智能 #因果推断 #深度学习
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