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標簽: Neyman正交化
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如何通過K折交叉驗證大幅降低機器學習核心參數(shù)估計偏差?揭秘Chernozhukov的漸近無偏證明

在過去十余年中,機器學習由于在預(yù)測擬合中的強大能力而越來越流行,特別是在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、高維數(shù)據(jù)以及函數(shù)形式未知的復(fù)雜情況下,機器學習方法都展現(xiàn)了強大的能力。
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