doubly robust estimator | BriefGPT

关键词doubly robust estimator

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WWW面向非随机丢失数据的双重校准推荐估计器
推荐系统在用户评级其偏好项目时常受到选择偏差的困扰。本文提出了一种加倍稳健估计器及其改进类型，通过提供准确的修正误差或预测倾向来确保无偏估计。然而，现有的估计器依赖于粗糙模型的不准确修正误差和倾向评分，我们提出了一个加倍校准估计器，通过校准
PDF4 months ago
因果潜在因子模型中的双重稳健推断
提出了一种在现代数据丰富的环境中估计未观察到的混杂影响下的平均处理效应的新框架，该框架具有大量的单位和结果。该提出的估计器具有双重鲁棒性，结合了结果填充、逆概率加权和用于矩阵补全的新型交叉拟合程序。我们推导出有限样本和渐近保证，并且证明新估
PDF5 months ago
对密度比率估计鲁棒的协变量偏移适应
在这篇研究论文中，我们介绍了一种通过重要性加权的协变量偏移适应方法的双重健壮估计器，该估计器结合了回归函数的额外估计器，减少了密度比估计误差引起的偏差，并通过模拟研究证实了该方法的稳健性。
PDF8 months ago
连续治疗的双重稳健近端因果学习
我们提出了基于核的 DR 估计器，可以处理连续的处理方式，并通过充分性证明其正态形式是影响函数的一致近似。我们还提出了一种高效解决干扰函数的新方法，并以均方误差为指标进行了全面的收敛性分析，证明了我们估计器在合成数据集和实际应用中的实用性。
PDF9 months ago
通过自适应加权利用来自上下文 Bandits 的数据进行离线策略评估
本文通过自适应加权控制方差，改进了重复鲁棒估计器，并且使用合成数据和公开基准测试提供了经验证据，相较于现有方案，我们的估计器具有更高的精确性和推论属性。
PDF3 years ago
SIGIR增强双重稳健学习用于除偏点击后转化率估计
提出了一种更强健的双重鲁棒估计器（MRDR），利用双重学习方法实现其误差插值，从而提高对推荐系统中的后点击转化率进行估计的准确性。在半合成数据集和两个真实世界数据集上的实验证实了该方法的有效性。
PDF3 years ago
强化学习的双重稳健离线策略演员 - 评论家算法
本文研究了离策略演员 - 评论家算法的离策略评论家评估问题，并通过将双重稳健估计方法应用于演员 - 评论家算法中，成功提高了连续控制任务的性能。同时，该方法还可以应用于存在高方差和不稳定性等问题的奖励信号，从而提高了强化学习的稳健性与安全性
PDF5 years ago
ICML从重要性采样到双重稳健策略梯度
通过重要性抽样的估计器取有限差分式，得出了基于策略梯度的有限差分及其方差的算法，提供了一种非常通用而灵活的双重稳健策略梯度估计器，并分析了其方差、与现有估计器的比较及其效果。
PDF5 years ago
半参数估计的交叉拟合与快速余数率
使用交叉配对构建新的估计量来估计有限半参数方差界函数的非参数估计值，特别给出构建两次健壮估计量的方法，对条件期望的回归样条估计值具有广泛的精确性结果。
PDF6 years ago
ICML强化学习的双重稳健性离线价值评估
研究了强化学习中 off-policy value evaluation 的问题，提出了一种将 doubly robust estimator 用于序列决策问题的方法，可以保证无偏差并且方差较低，在多个基准问题中都具有较高的准确度，并且可以
PDF9 years ago