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Wald inference
Wald inference
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新框架支持使用AI学习的表示进行因果推断
一篇新论文介绍了Pragmatic Double Machine Learning (DML)，这是一个在使用AI学习的表示作为控制变量时的因果推断框架。研究表明，交叉拟合DML可以为广泛的估计量提供有效的推断，即使表示不完美。该论文还概述了与DML兼容的表示学习和聚合方法，并提供了在表示误差较大时的敏感性分析技术。
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Optimism Stabilizes Thompson Sampling for Adaptive Inference
一篇新的arXiv论文介绍了一种名为“乐观主义”的方法来稳定Thompson采样，这是一种广泛用于多臂老虎机问题自适应推理的技术。由Han Zhong领导的研究表明，这种“乐观主义”机制确保了臂特定样本量集中在确定性尺度周围，从而允许渐近有效的Wald推理。这种稳定是通过新的获胜图和Lyapunov漂移技术实现的，解决了先前关于将此方法扩展到K臂老虎机问题的开放性问题。