Zobrazeno 1 - 10
of 60
pro vyhledávání: '"Ma, Saisai"'
Autor:
Shan, Shuo, Li, Jie, Zhao, Xuan, Pi, Siwen, Ma, Saisai, Wang, Qing, Liu, Hui, Wei, Bangqi, Zhang, Yuhan
Publikováno v:
In Journal of Magnetism and Magnetic Materials 1 January 2024 589
Publikováno v:
Applied Intelligence 2022
In personalised decision making, evidence is required to determine whether an action (treatment) is suitable for an individual. Such evidence can be obtained by modelling treatment effect heterogeneity in subgroups. The existing interpretable modelli
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1906.06080
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Intelligent Data Analysis 23(4), 2019
With the increasing need of personalised decision making, such as personalised medicine and online recommendations, a growing attention has been paid to the discovery of the context and heterogeneity of causal relationships. Most existing methods, ho
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1808.06316
In recent years, many methods have been developed for detecting causal relationships in observational data. Some of them have the potential to tackle large data sets. However, these methods fail to discover a combined cause, i.e. a multi-factor cause
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1508.07092
Publikováno v:
ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 7, 2, Article 14 (November 2015), 27 pages
Randomised controlled trials (RCTs) are the most effective approach to causal discovery, but in many circumstances it is impossible to conduct RCTs. Therefore observational studies based on passively observed data are widely accepted as an alternativ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1508.03819
Uncovering causal relationships in data is a major objective of data analytics. Causal relationships are normally discovered with designed experiments, e.g. randomised controlled trials, which, however are expensive or infeasible to be conducted in m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1508.03812
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 15 January 2016 92:104-111
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.