Susan Athey, "Machine Learning and Causal Inference for Policy Evaluation"

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 14 พ.ย. 2024

ความคิดเห็น • 16

  • @ibrahimsulaiman90
    @ibrahimsulaiman90 5 ปีที่แล้ว

    Well done Professor Susan, Thank you Harvard

  • @baomao139
    @baomao139 4 ปีที่แล้ว +1

    much easier to understand it than the original paper >_

  • @NguyenQuangMartin
    @NguyenQuangMartin 6 ปีที่แล้ว +4

    She is really good at her explanation!

  • @chockumail
    @chockumail 7 หลายเดือนก่อน

    Really passionate presentation

  • @RobertWF42
    @RobertWF42 3 ปีที่แล้ว

    I'm curious how causal trees compare with targeted maximum likelihood estimation developed by Mark van der Laan at Berkeley?

    • @maddy2u
      @maddy2u 18 วันที่ผ่านมา

      Do you have a paper to look at?

  • @juandrairdham3773
    @juandrairdham3773 3 ปีที่แล้ว

    thanks for uploading this!

  • @Kevalshahprofile
    @Kevalshahprofile 7 ปีที่แล้ว +2

    Are these slides accessible to the public?

    • @stokeynathu8112
      @stokeynathu8112 6 ปีที่แล้ว

      Keval shah Sure,you are free to download those papers in her personl website

  • @JohnDoe-kr9zh
    @JohnDoe-kr9zh 7 ปีที่แล้ว

    thanks for the upload!

  • @JOHNSMITH-ve3rq
    @JOHNSMITH-ve3rq 3 ปีที่แล้ว

    Who is behind this camera? Please, please, just zoom out a bit so you don't have to constantly keep moving it. Very annoying and disruptive.

    • @VainCape
      @VainCape 3 ปีที่แล้ว +2

      It was me, sorry. i'm only a teaching assistant. I'll do better next time.

  • @italosayan4747
    @italosayan4747 6 ปีที่แล้ว +3

    "Running regressions in parallel" aka neural networks(?)

    • @YazminAbat
      @YazminAbat 4 ปีที่แล้ว

      thanks for helping me notice :))

    • @afafssaf925
      @afafssaf925 4 ปีที่แล้ว

      Yes, but note that after she said, "there is a better way of doing this" ;)

    • @maddy2u
      @maddy2u 18 วันที่ผ่านมา

      No,it is literally several regressions independently trained in subsets or clusters of data , I think.