当前位置: 首页 > news >正文

领域偏移:协变量移位下的域自适应

现在我们将焦点转移到一种叫做协变量转移的扰动上。我们在一个分类或回归设置中工作,我们希望从x预测y,并假设p≈(y | x)和p∗(y | x)是相同的(标记函数在训练和测试之间不会改变)

假设 (Covariate Shift)。对于列车分布p~和检验分布p∗,我们假设p ~(y | x) = p∗(y | x)对于所有x。

与因果推理的联系

倾向加权也可以用于因果推理。这里我们有一个协变量为X的患者,治疗条件为T(通常T∈{0,1}),结果为Y。我们的目标是估计治疗效果,粗略地说,它是E[Y | T = 1]−EY | T = 0。我们将在下面看到如何做到这一点,让p∗0和p∗1分别是T = 0和T = 1的分布。然而,首先我们需要更仔细地设置问题。

为了更仔细地设置问题,我们使用潜在结果框架。在这个框架中,实际上有两个变量,Y(0)和Y(1),它们分别是我们设置T = 0或T = 1时的结果。这可能不同于以T为条件的结果分布,因为可能存在T与Y相关的因素(例如,如果T是吸烟,Y是肺癌,可能存在一些基因,导致一个人更有可能吸烟,更有可能患肺癌,这说明了T和Y之间强烈的经验相关性;这是费雪提出的反对意见!)

当然,在观察环境中,有很多因素会造成T和Y之间的相关性,例如,病情较重的患者更有可能得到积极的治疗。只要这些因素作为协变量x的一部分被观察到,我们就可以接受这一点。这就引出了无混杂假设:

假设 (非混杂性)。如果Y (0), Y(1)⊥T | X,那么分布(X, T, Y (0), Y(1))就是无混杂的。换句话说,治疗和结果应该是独立的,取决于协变量X。

潜在结果框架的主要挑战是我们只观察到(X, T, Y (T))。换句话说,我们只观察了实际应用的治疗T的结果,这使得很难估计E[Y(1)]或E[Y(0)]。我们将把估计E[Y(1)]作为一个领域适应问题来处理,并使用倾向加权。首先要注意的是,通过澄清,我们有
在这里插入图片描述
其中我们定义p∗1使得p∗1 (x, t, y) = p≈(x)I[t = 1]p≈(y | x, t = 1);它在x上的分布与p ~相同,但总是采用t = 1的处理。由于p≈(y | x, t)几乎肯定= p∗(y | x, t),所以协变量移位假设成立。因此,我们可以通过倾向加权估计p * 1下的期望:
在这里插入图片描述
对于分布p∗0 (x, t, Y) = p≈(x)I[t = 0]p≈(Y | x, t = 0),计算Ep≈[Y(0)]同样适用
在这里插入图片描述

由于右边是用Y (T)表示的,所以它只涉及可观测的量,只要知道~ p(T | X),就可以从样本中估计出来。这个估计量被称为逆倾向加权,因为它涉及除以倾向权重≈p(T | X)。

相关文章:

领域偏移:协变量移位下的域自适应

现在我们将焦点转移到一种叫做协变量转移的扰动上。我们在一个分类或回归设置中工作,我们希望从x预测y,并假设p≈(y | x)和p∗(y | x)是相同的(标记函数在训练和测试之间不会改变) 假设 (Covariate Shift)。对于列车分布p~和检验分布p∗,我们…...

前端开发技术框架选型

一、引言 在前端开发领域,技术框架的选择对于项目的成功至关重要。一个优秀的前端框架不仅可以提高开发效率,还能确保项目的稳定性和可扩展性。而不同的框架具有不同的特点和优势,能够满足不同项目的需求。下面将对目前主流的前端开发技术框…...

/etc/init.d/mysql

Since you’ve installed MySQL from source, you’ll need to create a custom init script to manage the MySQL server (start, stop, status) similarly to a service. Here’s a simple init.d script template for MySQL that you can use. This script assumes MySQL is…...

Qt_线程介绍与使用

目录 1、QThread常用API 2、Qt线程安全 3、使用线程QThread 4、connect函数的第五个参数 5、Qt互斥锁 5.1 QMutexLocker 6、条件变量 7、信号量 结语 前言: 线程是应用程序开发非常重要的概念,在Qt中,用QThread类来实现多线程&a…...

通讯方面的数据,人工智能 机器学习的时候,因为数字都接近于一,数据归一化的一种方法,做了一个简化版本的Z-score标准化

这个表达式实现了一种形式的数据归一化,它将张量x中的每个元素除以x的标准差的估计值。这种处理方式可以使得变换后的数据具有单位标准差(假设数据已经是零均值或者在计算过程中考虑了均值)。具体来说,它是基于以下步骤进行的&…...

python itertools模块介绍

itertools 是 Python 内建的一个高效处理迭代器的模块,提供了创建复杂迭代器的函数工具。它包含一系列用于迭代、组合、排列、过滤等功能的迭代器构建工具,常用于数据处理和算法设计。下面是 itertools 模块中一些常见的函数介绍: 1. 无限迭…...

【分布式微服务云原生】5分钟深入剖析Kafka:Leader与Follower分区的秘密及负载均衡的艺术

深入剖析Kafka:Leader与Follower分区的秘密及负载均衡的艺术 摘要: Apache Kafka作为当前最流行的分布式流处理平台之一,其内部的分区机制和消费者组的负载均衡策略是实现高吞吐量和高可靠性的关键。本文将深入探讨Kafka中Leader分区与Follo…...

在线代码编辑器

在线代码编辑器 文章说明前台核心代码后台核心代码效果展示源码下载 文章说明 采用Java结合vue3设计实现的在线代码编辑功能,支持在线编辑代码、运行代码,同时支持导入文件,支持图片识别,支持复制代码,可将代码导出为图…...

深入了解 MPlayer:Linux 系统中的多功能多媒体播放器

文章目录 深入了解 MPlayer:Linux 系统中的多功能多媒体播放器一、MPlayer 的安装二、MPlayer 的基本使用三、MPlayer 音频功能详解1. 支持的音频格式2. 调整音频输出设备3. 使用音频滤镜和效果4. 音频输出格式转换5. 多声道与环绕声支持6. 音频控制:播放…...

Netty系列-7 Netty编解码器

背景 netty框架中,自定义解码器的起点是ByteBuf类型的消息, 自定义编码器的终点是ByteBuf类型。 1.解码器 业务解码器的起点是ByteBuf类型 netty中可以通过继承MessageToMessageEncoder类自定义解码器类。MessageToMessageEncoder继承自ChannelInboundHandlerAdap…...

OpenHarmony标准系统上实现对rk系列芯片NPU的支持(npu使用)

在上篇文章中,我们学习了移植rk的npu驱动到OpenHarmony提供的内核。本文我们来学习如何在OpenHarmony标准系统rk系列芯片如何使用npu OpenHarmony RK系列芯片运行npu测试用例 在移植npu驱动到OpenHarmony之后,来运行npu样例进行简单测试 1.O 测试准备…...

大表性能优化的关键技术

1 引言 在现代企业应用中,随着数据量的不断增长,大表的性能优化成为数据库管理的重要环节。本文将探讨大表性能优化的关键技术,包括索引优化、查询优化、分区分表、读写分离以及缓存策略等方面。通过综合运用这些技术,可以显著提升大表的处理效率和响应速度,确保系统的稳…...

广联达 Linkworks办公OA Service.asmx接口存在信息泄露漏洞

漏洞描述 广联达科技股份有限公司以建设工程领域专业应用为核心基础支撑,提供一百余款基于“端云大数据”产品/服务,提供产业大数据、产业新金融等增值服务的数字建筑平台服务商。广联达OA存在信息泄露漏洞,由于某些接口没有鉴权&#xff0c…...

如何成为成功的AI产品经理:经验与策略分享

引言 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,AI产品经理(AI PM)的角色变得越来越重要。Google AI产品负责人Marily Nika在最近的一次播客中分享了她在AI产品管理领域的宝贵经验和见解。本文将整理并总结她的核心内容,帮助有志于进入AI PM领域的人士了解如何准备、所需的核心技…...

spring loCDI 详解

文章目录 一、IoC & DI 基本知识1.1 IoC 的基本概念:1.2 IoC 的优势:1.3 DI 介绍: 二、IoC 详解2.1 Spring 容器:2.2 被存储 Bean 的命名约定:2.3 Bean 的存储方式:2.3.1 五大类注解:2.3.1.…...

遇到 Docker 镜像拉取失败的问题时该如何解决

遇到 Docker 镜像拉取失败的问题时,可以按照以下步骤进行排查和解决: 1. 检查网络连接 确保你的计算机可以访问互联网。尝试 ping 通 Docker Hub 或其他镜像仓库的域名: ping hub.docker.com2. 检查 Docker 服务状态 确保 Docker 服务正在…...

【C/C++】错题记录(三)

题目一 题目二 题目三 题目四 题目五 题目六 题目七??? 题目八 这道题主要考查对数据类型和位运算的理解与运用。 分析选项 A: *((unsigned char *)(&number) 1)0xcd; 这里将 number 的地址强制转换为 unsigned char* 类型&a…...

深入理解Web浏览器与服务器的连接过程

目录 1. 域名解析:找到地址 2. TCP连接:建立通信 3. HTTP请求:点菜 4. 服务器处理请求:厨房做菜 5. HTTP响应:上菜 6. 客户端接收响应:品尝美食 7. 关闭TCP连接:吃完离开 8. 持久连接&a…...

深入解析 https

我的主页:2的n次方_ 1. 背景介绍 在使用 http 协议的时候是不安全的,可能会出现运营商劫持等安全问题,运营商通过劫持 http 流量,篡改返回的网页内容,例如广告业务,可能会通过 Referer 字段 来统计是…...

NP-hard问题

一、前置知识 1.多项式 多项式是由变量(如x、y等)和系数通过有限次的加、减、乘运算得到的表达式。例如3x^22x 1就是一个关于(x)的多项式 2.时间复杂度 时间复杂度是用来衡量算法运行效率的一个指标。它描述了算法运行时间随着输入规模增长而增长的量…...

XCTF-web-easyupload

试了试php,php7,pht,phtml等,都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接,得到flag...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统

要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系

1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

srs linux

下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935,SRS管理页面端口是8080,可…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...

Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入

在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法&#xff1a;使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式&#xff08;ExecutorType.BATCH&#xff09;。 方法一&#xff1a;使用 XML 的 <foreach> 标签&#xff…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...