lift

uplift model的理论与实践

文章目录ModelsMatchingWeightingMeta-learnerTree-basedDMLNN-based模型评估离线线上AB实验工业实践业务背景实践步骤因果推断笔记快手因果推断与实验设计ModelsMatching匹配实际上是模仿RCT：在RCT中，理想情况下实验组与对照组中协变量的分布是类似的，因此我们可以直接比较两个组之间的结果。匹配方法也是基于这样的思想来减少或消除混杂因子的
竹枝子·2023-01-14 09:26

【数据分析与数据挖掘小技巧】_Uplift Model

UpliftModel作为一种增益模型，非常适用于这种场景。
ranyeranye·2023-01-14 09:55

智能营销模型-Uplift Model详解及Python使用

UpliftModel是因果推断(CausalInference)的一种应用，是根据A/B实验，对相似用户在不同营销动作下的增益，作为用户在不同营销动作下的增益，就如在不同的平行世界观察观察对不同营销动作的反应
猫新人·2023-01-14 09:55

因果效应与uplift模型

最近工作中遇到了类似营销场景下找出对营销敏感用户的问题，用到了upliftmodel。所以想对upliftmodel做个简单的总结。
panziml_97·2023-01-14 09:55

营销：uplift模型

目录一、uplift模型1.1间接建模1.1.1差分响应模型（Two-ModelApproach）1.1.2差分响应模型升级版（One-ModelApproach）1.2直接建模二、UpliftModel
我是女孩·2023-01-14 09:55

Uplift 经典模型介绍

Uplift经典模型介绍1.元学习相关模型1.1双模型(TwoModel,T-Learner)1.2单模型(SingleModel,S-Learner)1.3X-Learner模型2.Uplift树模型
湖南大学研究生-杜敏·2023-01-14 09:54

Uplift Model

0.upliftmodelling相关理论定义：τ(x)=E[Yi(1)∣X]−E[Yi(0)∣X]\tau(x)=E[Y_i(1)|X]-E[Y_i(0)|X]τ(x)=E[Yi(1)∣X]−E[Yi
qq_26430933·2023-01-14 09:54

【Uplift】评估方法篇

https://zhuanlan.zhihu.com/p/363082639文章目录线上评估方法离线评估方法UpliftdecilechartsCumulativeuplift/gainUpliftCurve
煎饼证·2023-01-14 09:53

【Uplift】因果推断基础篇

https://zhuanlan.zhihu.com/p/362311467文章目录Uplift与因果推断相关、因果、辛普森悖论因果图基本结构前门、后门准则基本假设关键指标倾向性得分、Matching等增量建模面临的问题符号
煎饼证·2023-01-14 09:52

uplift model增益模型相关术语概念名词汇总

proceedings.mlr.press/v67/gutierrez17a/gutierrez17a.pdf名词/缩写英文全称名词解释备注treatment干预、实验组control不干预、控制组upliftmodelupliftmodel
Just Jump·2023-01-14 09:52

【转】增益模型营销逻辑再理解

(营销逻辑)-正经科普借助Canvas黑魔法，实现营销增益模型UpliftModel|人人都是产品经理随着移动互联网的普及以及人工智能技术的不断发展，精准营销的理念正逐步渗透到各行各业以及人们生活的方方面面
Just Jump·2023-01-14 09:52

[转]增益模型（Uplift Modeling）的原理与实践

原文章：智能营销增益模型（UpliftModeling）的原理与实践其他好的参考文章：如何用增益模型，探讨精准营销的底层逻辑？
Just Jump·2023-01-14 09:52

[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）

一基础介绍增益模型（upliftmodel）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。
WinnenZ·2023-01-14 09:21

度量学习DML之Lifted Structure Loss

度量学习DML之ContrastiveLoss及其变种_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之TripletLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之LiftedStructureLoss
胖胖大海·2023-01-13 06:45

稍稍看了眼Palabos算例cylinder3d | 动量交换计算drag/lift

这个算例是最近更新的palabos版本才有的算例，它多出了升阻力（英文是drag和lift，如果我没翻译错的话）的计算。
方雨岚(Yulan Fang)·2023-01-12 23:53

Cityscapse 数据集使用 + 训练 STDC踩坑

CityscapesDataset–SemanticUnderstandingofUrbanStreetScenes(cityscapes-dataset.com)getFine文件下存储标注文件leftImg8bit文件夹下存储真实图片两个文件下文件目录级别是一样的：getFine/liftImg8bit
DongHappyyy·2023-01-12 02:47

枚举列表（enumerated list） ← LaTeX

【注意事项】Bulletedlistsareusefuliftheorderoftheitemsdoesn'tmatter.However,iftheorderisessential,wecouldorganizetheitemsbygivingthemnumbersandcreatingasortedlist
hnjzsyjyj·2023-01-08 12:54

模型效果评估指标（ROC、AUC/KS、Lift、PSI）

以二分类问题为例混淆矩阵（ConfusionMatrix）对测试集数据进行预测，得到下列混淆矩阵中的数据注：TP、FN、FP、TN以预测的结果是否准确来命名。预测模型评估指标的本质是从模型预测结果出发来度量模型性能优劣的，如分类模型从混淆矩阵中得到各种不同的性能指标，回归模型直接从预测结果与真实结果的偏差角度进行分析。根据混淆矩阵计算召回率（Recall）和精准率（Precision）指标Reca
Tao_666·2023-01-07 15:42

[BEV] 学习笔记之Lift, Splat, Shoot

在开源的BEV模型中,可以追溯到2020年nvidia开源的Lift-Splat-Shoot这篇论文中，论文的核心是显示的估计图像的深度特征，并转化为BEV特征，作为BEV视角下的开山鼻祖，自然是要对原理以及代码进行阅读
Rex久居·2023-01-06 12:38

[BEV]学习笔记之BEVDepth（原理+代码）

文章目录1、前言2、模型简介3、代码解析4、总结1、前言继lift-splat-shoot之后，纯视觉BEV感知又有了新的进展，如旷视科技、华中理工和西安交大提出来的BEVDepth。
Rex久居·2023-01-06 12:25

Cannot determine Numba type of ＜class ‘numba.core.dispatcher.LiftedLoop‘

CannotdetermineNumbatypeofLiftedLoop'解决ok。
AI视觉网奇·2023-01-04 09:56

LIFT: Learned Invariant Feature Transform详细笔记

LIFT:LearnedInvariantFeatureTransformPaper:LIFT:LearnedInvariantFeatureTransform|SpringerLinkCode:GitHub-cvlab-epfl
ytao_wang·2023-01-04 08:03

【轨迹数据集】GPS轨迹数据集整理

如果你发现更好的相关数据资源，欢迎共享:)1.GeoLifeGPSTrajectories该GPS轨迹数据集出自微软研究GeoLift项目。
Wendy冬雪飘·2023-01-03 13:57

因果推断4--Causal ML（个人笔记）

目录1安装教程及官方文档1.1pip安装1.2API文档1.3代码仓库2Uplift模型与主要方法介绍2.1发放代金券2.2多treatment2.3实验方法3causalml.inference.treemodule3.1UpliftTreeClassifier3.2UpliftRandomForestClassifier3.3CausalRandomForestRegressor4
万三豹·2023-01-03 10:26

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例

Specificity、分类模型、命中率、数据挖掘、混淆矩阵、覆盖率胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift
伙伴几时见·2023-01-03 09:30

Lift Splat Shoot Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 论文阅读笔记

Lift，Splat，Shoot：EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D论文阅读笔记论文链接：https://
Tianchao龙虾·2023-01-03 08:25

设计模式C++之十九（State状态模式）

main()，客户CLiftState，电梯状态抽象类CCloseingState，电梯门关闭COpenningState，电梯门打开CRunningState，电梯运行CStoppingState，电梯停止
卡卡_苏米·2023-01-02 10:43

《亚马逊云科技-游戏孵化营》第一次公开课学习心得

《亚马逊云科技助力游戏上云》第一次公开课学习心得一、开营演讲大致涉及内容1.1亚马逊云科技的优势1.2涉及服务1.2.1AmazonNimbleStudio1.2.2AmazonGameLift1.2.3AmazonGameSparks1.2.4AmazonGameKit2
指剑·2022-12-29 16:19

解决swagger生成的flask代码中的AttributeError: module ‘typing‘ has no attribute ‘GenericMeta‘错误

swagger生成的flask代码存在一个bug位置在swagger_server目录下的util.py文件中Module'typing'hasno'GenericMeta'member解决办法就是把下面的代码eliftype
micromicrofat·2022-12-28 22:02

TempConcert.py

请输入带有符号的温度值:")ifTempStr[-1]in['F','f']:C=(eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))elifTempStr
7 7RISING·2022-12-27 21:19

不同基因组版本切换

安装CrossMappipinstallCrossMapCrossMapCrossMap0.6.0documentation下载liftOver文件Indexof/goldenPath/hg19/liftOver
超级无敌大蜗牛·2022-12-27 17:37

彩色图片直方图绘制

importcv2importnumpyasnpdefImageHist(image,type):color=(255,255,255)windowName='Gray'iftype==31:color=(255,0,0)windowName='BHist'eliftype
圆脸脸lxj·2022-12-27 08:32

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer
视学算法·2022-12-25 08:34

Linux 状态命令之网络状态 iftop - 查看实时带宽流量

安装CentOSyum方式#安装依赖yuminstallflexbyacclibpcapncursesncurses-devellibpcap-develyuminstalliftop-yDebian/
奔跑的大西吉·2022-12-25 06:21

[paper] lift,splat,shooting 论文浅析

目录00前言01创新点02算法细节Lift:潜在深度分布：Splat:PillarPooling（支柱池）Shoot:MotionPlanning03实验和验证Title:《Lift,Splat,Shoot
是安澜啊·2022-12-24 15:55

Lift, Splat, Shoot 翻译

摘要自主车辆感知的目标是从多个传感器中提取语义表示，并将这些表示融合到单个“鸟瞰”坐标框架中，供运动规划使用。我们提出了一种新的端到端架构，该架构直接从任意数量的摄像机中提取给定场景图像数据的鸟瞰视图表示。我们的方法背后的核心思想是将每个图像分别“提升”到每个相机的一个功能截锥体中，然后将所有截锥体“展开”到光栅化鸟瞰栅格中。通过对整个摄影机装备的培训，我们提供了证据，证明我们的模型不仅能够学习如
zzzzz忠杰·2022-12-24 15:25

Lift-Splat-Shoot：论文、代码解析

一、文章解决的问题纵观全文和整个代码，这篇文章解决了一个什么事情：解决了多相机融合的问题，而且最重要的是相机是没有深度信息的，在这种没有深度的情况下，我怎么将多副图像融合在一起，而这篇文章通过训练可以自己学习到深度信息。而且据作者所说，其还能避免一定的标定误差。二、读懂代码关键读懂本文需要特别关注的事情：1.数据处理流程中维度的变换，以及数据的实际意义。2.矩阵运算：拼接、扩展、加减法、乘积、差积
春雨Amari·2022-12-24 15:25

CaDDN模型理解

本文主要介绍CaDDN模型设计，对多视图进行特征空间构造可以参考另外两篇论文的解读：1.Lift,Splat,Shoot2.FIERY3D感知任务是自动驾驶中必不可少的一部分，相较于依赖价格较高的lidar
Chris_34·2022-12-24 15:24

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D

来源：杰读源码微信公众号论文：Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D论文:h
杰读源码·2022-12-24 15:54

Paper——基于Ubuntu18.04跑通Lift, Splat, Shoot

文章目录环境配置Python依赖数据集下载1.Minidataset2.Fulldataset运行EvalVisualize项目地址：https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot
Irving.Gao·2022-12-24 15:54

LSS-lift splat shoot论文与代码解读

论文论文题目：《Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D》lift过程
超超爱AI·2022-12-24 15:53

机器学习模型性能评估指标总结以及python实现

模型性能评估指标总结混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC/AUCKSGINI系数Lift/GainPSI关于作者混淆矩阵（ConfusionMatrix）混淆矩阵是衡量分类型模型准确度中最基本
爱喝水的lrr·2022-12-23 09:13

2022-2028年全球与中国云梯消防车行业市场需求预测分析

主要生产商包括：BrontoSkyliftOshkoshDarleyGimaexMANANGLOCOZiegler(CIMC)Shenyan
麦田创投-木木·2022-12-23 06:09

SHAP：解释模型预测的通用方法

目录引言AdditiveFeatureAttributionMethods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-WiseRelevancePropagationClassicShapleyValueEstimation
tzc_fly·2022-12-22 13:17

文章阅读 - Learned Multi-Patch Similarity (ICCV 2017)

KITTI[2]多目中的benchmark：[3]、[4]多目中深度图计算方法可分为两类：plane-sweeping随机采样和扩散（如PatchMatch）学习Patch的相似性学习patch描述子：LIFT
随便起个明吧·2022-12-20 16:19

TempConcert.py

请输入带有符号的温度值:")ifTempStr[-1]in['F','f']:C=(eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))elifTempStr
CCCCRJJ·2022-12-20 15:32

度量学习DML之Triplet Loss

度量学习DML之ContrastiveLoss及其变种_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之TripletLoss_程大海的博客-CSDN博客度量学习DML之LiftedStructureLoss
胖胖大海·2022-12-20 14:55

Lift-Splat-Shoot算法理解及代码中文注释

论文：Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D完整代码中文注释：https:/
Demon_zzj·2022-12-19 13:00

【LSS: Lift, Splat, Shoot】代码的复现与详细解读

文章目录一、代码复现1.1环境搭建1.2数据集下载1.3Evaluateamodel1.4VisualizePredictions1.5VisualizeInput/OutputData1.6Trainamodel二、代码理解main.pyexplore.pydata.pymodels.pytools.pytrain.py原论文：https://arxiv.org/pdf/2008.05711v1
zyw2002·2022-12-18 14:45

深度学习（17）—— 度量学习

二、paired-basedloss1.Contrastiveloss2.Tripletloss3.Tripletcenterloss4.N-pairloss5.Quadrupletloss6.LiftedStructureLoss
柚子味的羊·2022-12-17 15:53
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