当前位置: 首页 > news >正文

因果推断方法(一)合成控制

知道的跳过下面的简单介绍:

就是比如广告主投放了10w元,那么他的收益怎么算?哪些订单就是广告带来的,哪些是不放广告也会购买?

合成控制法是目前我实际应用发现最好用的。置信度高,且容易理解。

简单讲下思路:

1.找相似的对照组

对照组1000来个,将其加权平均合成一个对照组,和实验组越相似的对照组,权重越大。这样就会使对照组与实验组非常相似。

2.计算广告效果

由于实验组对照组足够相似,那么在1月这两买的钱数应该一样。所以1月对实验组投放广告。

实验组-对照组部分就是广告带来了。

完。

看不懂可以看看其他写得多的教程。我主要是为了安利下面的代码。

 

下面直接上干货代码,一个教程就够了:

https://github.com/OscarEngelbrektson/SyntheticControlMethods

你可以先不看主页,先看:

SyntheticControlMethods/examples/user_guide.ipynb

这个文件下的示例。注意一下如果某一天没有数据,比如没人买,钱=0,你也要补0,不能直接跳过,要不机器对齐不了实验组对照组的天。

相关文章:

因果推断方法(一)合成控制

知道的跳过下面的简单介绍: 就是比如广告主投放了10w元,那么他的收益怎么算?哪些订单就是广告带来的,哪些是不放广告也会购买? 合成控制法是目前我实际应用发现最好用的。置信度高,且容易理解。 简单讲下思…...

数据结构第12周 :( 有向无环图的拓扑排序 + 拓扑排序和关键路径 + 确定比赛名次 + 割点 )

目录有向无环图的拓扑排序拓扑排序和关键路径确定比赛名次割点有向无环图的拓扑排序 【问题描述】 由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作被称为拓扑排序。偏序和全序的定义分别如下:若集合X上的关系R是自反的、反对称的和传递的&…...

Linux安装docker(无网)

1. 下载Docker安装包 下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/ 如果服务器可以联网可以通过wget下载安装包 wget https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-18.06.3-ce.tgz2. 解压安装 tar -zxvf docker-18.06…...

解决JNI操作内核节点出现写操作失败的问题

Android 9.0下,因为采取了SEAndroid/SElinux的安全机制,即使拥有root权限,或者对某内核节点设置为777的权限,仍然无法在JNI层访问。 本文将以用户自定义的内核节点/dev/wf_bt为例,手把手教会读者如何在JNI层获得对该节…...

纵然是在产业互联网的时代业已来临的大背景下,人们对于它的认识依然是短浅的

纵然是在产业互联网的时代业已来临的大背景下,人们对于它的认识依然是短浅的。这样一种认识的最为直接的结果,便是我们看到了各式各样的产业互联网平台的出现。如果一定要找到这些互联网平台的特点的话,以产业端为出发点,无疑是它…...

干翻 nio ,王炸 io_uring 来了 !!(图解+史上最全)

大趋势:全链路异步化,性能提升10倍 随着业务的发展,微服务应用的流量越来越大,使用到的资源也越来越多。 在微服务架构下,大量的应用都是 SpringCloud 分布式架构,这种架构总体上是全链路同步模式。 全链…...

ur3+robotiq ft sensor+robotiq 2f 140+realsense d435i配置rviz,gazebo仿真环境

ur3robotiq ft sensorrobotiq 2f 140realsense d435i配置rviz,gazebo仿真环境 搭建环境: ubuntu: 20.04 ros: Nonetic sensor: robotiq_ft300 gripper: robotiq_2f_140_gripper UR: UR3 reasense: D435i 通过下面几篇博客配置好了ur3、力传…...

ASP.NET Core MVC 项目 AOP之Authorization

目录 一:说明 二:传统鉴权授权的基本配置 三 :角色配置说明 四:策略鉴权授权 五:策略鉴权授权Requirement扩展 总结 一:说明 鉴权:是指验证你是否登录,你登录后的身份是什么。…...

智能新冠疫苗接种助手管理系统

项目背景介绍 近几年来,网络事业,特别是Internet发展速度之快是任何人都始料不及的。目前,由于Internet表现出来的便捷,快速等诸多优势,已经使它成为社会各行各业,甚至是平民大众工作,生活不可缺少的一个重…...

Python+Selenium4元素交互1_web自动化(5)

目录 0. 上节回顾 1. 内置的等待条件 2. 元素属性 1. Python对象属性 2. HTML元素属性 3. 元素的交互 1. 输入框 2. 按钮 3. 单选框和复选框 0. 上节回顾 DEBUG的方式:JS断点 Python断点编程语言提供的等待方式:sleepselenium提供的等待方式&…...

2023双非计算机硕士应战秋招算法岗之深度学习基础知识

word版资料自取链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1H5ZMcUq-V7fxFxb5ObiktQ 提取码:kadm 卷积层 全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播,所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数,…...

Python opencv进行矩形识别

Python opencv进行矩形识别 图像识别中,圆形和矩形识别是最常用的两种,上一篇讲解了圆形识别,本例讲解矩形识别,最后的结果是可以识别出圆心,4个顶点,如下图: 左边是原始图像,右边是识别结果,在我i5 10400的CPU上,执行时间不到8ms。 识别出结果后,计算任意3个顶点…...

网安入门必备的12个kali Linux工具

kali Linux工具帮你评估 Web 服务器的安全性,并帮助你执行黑客渗透测试。 注意:这里不是所提及的所有工具都是开源的。 1. Nmap Nmap ( 网络映射器 )是一款用于 网络发现 和 安全审计 的 网络安全 工具. 主机发现,端口扫描,版本…...

【测试面试】头条大厂,测试开发岗真实一面。你能抵得住吗?

目录:导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜)前言 小吴: 现…...

分享app的测试技巧

前言 今天笔者想和大家来唠唠app测试,现在的app有非常的多,这些app都是需要经过测试之后才能发布到应用市场中,app已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分了,但它的功能必须强大,才能受到消费者的重视,…...

HTML 基础【快速掌握知识点】

目录 一、什么是HTML? 二、HTML的发展史 三、HTML5的优势 四、HTML基本结构 五、DOCTYPE声明 六、title标签 七、meta标签 八、标题标签 九、段落标签 十、换行标签 十一、水平线标签 十二、字体样式标签 十三、特殊符号 十四、图像标签 十五、链接标…...

SpringBoot入门(二)

这里写目录标题一、SpringBoot整合Junit1.1 搭建SpringBoot工程1.2 引入starter-test起步依赖1.3 编写类1.4 测试二、SpringBoot整合mybatis2.1 搭建SpringBoot工程2.2 引入mybatis起步依赖,添加驱动2.3 编写DataSource和MyBatis相关配置2.4 定义表和实体类2.5 编写…...

大数据|大数据基础(概念向)

目录 📚大数据概念 🐇常见数据存储单位 🐇大数据的特点(5V) 🐇大数据 VS 数据库 🌟数据库 🌟大数据 📚大数据业务分析基本步骤 🐇收集数据 &#x1f4…...

若依配置教程(九)若依前后端分离版部署到服务器Nginx(Windows版)

搭建若依环境 要部署到服务器上,首先要在本地运行若依系统 文章目录搭建若依环境后端部署1.在application.yml中修改后台端口,这里默认是8080。2.在application-druid.yml中修改正式环境数据库。3.后端打包部署前端部署下载安装NginxNginx代理配置启动N…...

【仔细理解】计算机视觉基础1——特征提取之Harris角点

Harris角点是图像特征提取中最基本的方法,本篇内容将详细分析Harris角点的定义、计算方法、特点。 一、Harris角点定义 在图像中,若以正方形的小像素窗口为基本单位,按照上图可以将它们划分三种类型如下: 平坦区域:在任…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台(Launchpad)多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显,都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

MODBUS TCP转CANopen 技术赋能高效协同作业

在现代工业自动化领域,MODBUS TCP和CANopen两种通讯协议因其稳定性和高效性被广泛应用于各种设备和系统中。而随着科技的不断进步,这两种通讯协议也正在被逐步融合,形成了一种新型的通讯方式——开疆智能MODBUS TCP转CANopen网关KJ-TCPC-CANP…...

uniapp中使用aixos 报错

问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)

本期内容并不是很难,相信大家会学的很愉快,当然对于有后端基础的朋友来说,本期内容更加容易了解,当然没有基础的也别担心,本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件:yakit(因为经过之前好多期…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...

Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?

在大数据处理领域,Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具,其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式,很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发

在短视频行业迅猛发展的当下,企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果,纷纷采用短视频矩阵运营策略,同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而,频繁的文案创作需求让运营者疲于应对,如何高效产出高质量文案成…...