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Riesz regression
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新的Riesz回归框架统一了去偏机器学习
研究人员引入了广义Riesz回归，这是一个旨在统一和改进去偏机器学习技术的新框架。该新方法利用Bregman散度下的Riesz表示拟合，提供了一种灵活的方法，可以适应各种回归目标。该框架建立了经验Riesz方程，可以精确控制系统误差并实现正交得分恒等式，其推导出的收敛速率适用于稀疏模型、再生核希尔伯特空间模型和神经网络。
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去偏 ML：Neyman 正交分数指导 Riesz 回归以实现更好的平衡
本文提出，去偏机器学习中的平衡函数应源自 Neyman 正交分数，而不是仅仅依赖协变量。作者认为，虽然协变量平衡适用于回归误差仅取决于协变量的情况，但在异质性处理效应的情况下，它可能会导致特定于处理的组件不平衡。他们主张使用基于完整回归量基函数的 Riesz 回归进行回归量平衡，作为去偏机器学习的一个更普遍的原则。