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朋辈论坛 | Measurable Math6:本科生就能看懂的双重机器学习数学原理(简约版)

SARDER  · 公众号  ·  · 2025-03-03 19:12

正文

农业与农村发展学院学生会

『励学』系列


本科生就能看懂的

双重机器学习数学原理

(简约版)

“朋辈论坛”数学系列第六弹



摘要

双重机器学习 (Double/Debiaed Machine Learning)是由CHERNOZHUKOV 等人于2018 年提出的 一种用于估计因果效应的统计方法 ,它结合了 机器学习的灵活性和传统统计推断的严谨性,在处理高维数 据和复杂模型时具有显著优势。

本文写作的灵感是作者在学习双重机器学习这一方法的过程中发现网络上的资源要么“不说 人话”,要么只是抽象地(总是过于抽象,有时还带有错误!)描述原理,要么就只有stata代 码;而教授的原作一方面很长,另一方面由于他本人水平很高,我们看起来不太顺畅, 啃起来非常费劲。于是作者就想用自己的思路与想法,将这个原理写成简约版或是可读版, 让像作者一样的低年级本科生也能看懂这个方法的基本原理。当然,如标题所述, 本文只是简约 。本文将模型限制为半线性,实际上双重机器学习可用的模型比这个多得多,不过以了解原理为 目的已经足够了。希望本文对您能有所帮助。

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