匹配方法的思想简洁易懂，大家应该也注意到了，匹配方法的核心是如何找到每一个样本 在其他策略组的近邻集合 ；那么一旦提到近邻，自然就涉及到距离度量，来衡量样本之间的远近，下面作者就开始介绍距离度量...在原文文献[113]中，当两个单位倾向得分的差异在一定范围内时，进一步在一些关键协变量上用其他距离进行比较。...在这种度量准则下，两个单位的接近程度包含了两个标准：在倾向得分测量下它们相对接近，在关键协变量的比较下它们特别相似。...其他映射方法：倾向得分还是只考虑了相关变量的信息，另外的一些映射方法将结果信息也考虑进来，这样映射空间的信息更加丰富。一个有代表性的指标是预知分数prognosis score，即估计的对照结果。...与上面方法不同的是，随机最近邻匹配(RNNM)[78]采用多个随机线性投影作为映射函数，然后对每一个变换子空间中通过最近邻匹配得到相应的策略效果，最后取这些效果的中位数作为最后的效果。
核心要义，就是为每个实验组（T=1）样本，找到一个相近的对照组（T=0） 那么这里找、匹配的方法就是非常多了： 第一种：最给力+科学的 当然是，利用PS倾向性得分，直接用欧式距离进行计算，那么这里，PS...现有的匹配算法可以被分为四类：最近邻匹配、卡钳匹配、分层匹配与核匹配。 上图对经典的距离度量与匹配算法进行了总结。...最常用的匹配算法是「最近邻匹配」（NNM），具体的步骤是基于相似度得分（例如倾向评分）选择对照组和干预组中最接近的单元进行匹配，干预组单元可以和一个对照组单元进行匹配，称为成对匹配或 1-1 匹配；也可以匹配到两个对照组...邻居数量的选择是一个权衡，高数量的邻居可能会导致干预效果估计器的高偏差与低方差，而低数量的邻居会导致低偏差与高方差。...由于这个禁烟法案只在加州范围内有政策效果，所以传统的DID方法就没有那么好用了，由于这里的实验组就只有一个成员——加州。
一个绿色点及其3-最近邻和5-最近邻。图片来源：Antti Ajanki（CC BY-SA 2.5） 这就是你需要了解的有ℝⁿ中数据点所在的通常欧几里得环境中的机器学习的全部信息。...例如，在 k-NN 中，我说预测是通过计算每个类中的邻居数量并取最普遍的类来给出的;这些类计数是 k-NN 分类的倾向分数。...具体来说，对于 10-NN，如果一个数据点有 5 个红色邻居、3 个绿色邻居和 2 个蓝色邻居，那么红色的倾向得分为 0.5，绿色的倾向得分为 0.3，蓝色的倾向得分为 0.2（当然，预测本身是红色的）...对于二元分类，通常只报告0到1之间的单个倾向分数，因为另一个类的倾向得分只是互补概率。 回到边预测任务，考虑一个有 n 个顶点的图，想象一个从 n 个中选择 2 行的矩阵，由图中的顶点对索引。...在此数据上训练二元分类器，在非邻居中倾向得分最高的顶点对是最倾向于成为邻居的对 - 也就是说，根据所使用的特征，这是最有可能形成的下一个边。
上述方法均将一种或两种转换分别作用于干预组与对照组，不同于这些方法，「随机性最近邻匹配」（RNNM）方法采用一系列的线性映射作为转换函数，并通过基于每个转换子空间的最近邻匹配得到的中位数干预效果作为估计干预效果...现有的匹配算法可以被分为四类：最近邻匹配、卡钳匹配、分层匹配与核匹配。上图对经典的距离度量与匹配算法进行了总结。...最常用的匹配算法是「最近邻匹配」（NNM），具体的步骤是基于相似度得分（例如倾向评分）选择对照组和干预组中最接近的单元进行匹配，干预组单元可以和一个对照组单元进行匹配，称为成对匹配或 1-1 匹配；也可以匹配到两个对照组...总的来看，基于树（或森林）的算法可以视为一种邻居参数可调整的最近邻方法，其尝试去寻找距离点 最近的训练样本，但是其接近程度通过决策树进行定义。距离 最近的点即为归为相同叶子节点的样本。...与回归方法相比，匹配方法的可解释性更强，因为任意样本的反事实结果都直接设置为接受相反干预的组中的最近邻的事实结果，即「最近邻匹配」算法（NNM）。
k-最近邻 k-最近邻搜索识别查询的前k 个最近邻。这种技术通常用于预测分析，以根据其邻居的共识来估计或分类一个点。k最近邻图是其中每个点都连接到它的k 个最近邻的图**。...近似最近邻 在某些应用程序中，检索最近邻居的“正确猜测”可能是可以接受的。在这些情况下，我们可以使用一种算法，该算法不能保证在每种情况下都返回实际的最近邻居，以换取提高速度或节省内存。...更一般地说，它涉及几个匹配问题。 近邻的固定半径 固定半径近邻是一个问题，即希望在距指定点的给定固定距离内有效地找到欧几里得空间中给定的所有点。假设距离是固定的，但查询点是任意的。...所有最近的邻居 对于某些应用程序（例如熵估计），可能有N 个数据点，并希望知道这N 个点中的每一个的最近邻。...给定一个固定维度，一个半定正范数（因此包括每个 L p范数），以及这个空间中的n个点，每个点的最近邻可以在 O ( n logn ) 时间内找到，并且m 个最近邻每个点都可以在 O (mn log n
取K个邻居的输出值的平均值作为新数据点的预测输出。 特点： KNN 是一种懒惰学习算法，不进行显式的训练过程，只在预测时进行计算。...总体而言，KNN 算法的核心思想是通过找到数据点的最近邻来进行分类或回归，该算法直观易懂，但也有一些需要注意的问题，例如对数据的高维度敏感和计算复杂度。...对于每个训练集中的数据点，计算与输入向量的距离，更新K个最近邻居。 统计K个最近邻居中各类别的频次，选择出现最频繁的类别作为输入向量的类别。...main函数： 从文件"data.txt"中读取训练集数据，将每个数据点的类别和属性存储在 trSet 中。 使用一个测试向量 testv 进行分类，并输出分类结果和K个最近邻居的信息。...总体而言，该程序实现了一个简单的KNN分类器，通过计算输入向量与训练集中各数据点的距离，找到最近的K个邻居，然后通过多数投票原则确定输入向量的类别。
倾向性得分 1.0 matching 的讨论 1.1 精准匹配 1.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配 由来 1.3 精准匹配 -> 倾向评分匹配 2 基于倾向性评分法的因果推断 2.1 因果效应估计三种方法...1.2 倾向性得分 / 倾向评分匹配 由来 由此衍生了用倾向性得分进行匹配的方式Propensity Score Matching，简称 PSM： 在 PSM 方法中，我们首先对每一个用户计算一个倾向性得分...但是这种方式也是有其局限性的，就是在于treatment group和control group的用户需要足够齐全且维度较高， 实际应用的时候我们会发现本身两个group的用户有较明显的差异，想要找到倾向性得分相近程度达到要求的用户非常难...最常用的匹配方法是最近邻匹配法(nearest neighbor matching)，对于每一个处理组的样本，从对照组选取与其倾向评分最接近的所有样本，并从中随机抽取一个或多个作为匹配对象，未匹配上的样本则舍去...目标：为每一个实验组的村庄创建/找到新的对照组： 针对每一个实验组的村庄，找到其特征类似的对照组。
得到这种伪相关结论，往往是因为我们在分析的过程中忽略了类似下雨这样的混杂变量（如图1-1所示），从而认为观察到的两个结果变量（司机衣服的重量和车祸数量）之间，有着某种可能不存在的因果关系。...2.2 匹配 得到每个观测样本的倾向分后，下一步就需要将倾向分相近的用户进行匹配（如图2-1所示），有很多种方式可以完成这个匹配步骤，常见的有以下几种： （1）设定阈值，当两个用户倾向分距离小于等于阈值时...，即被认定相近匹配； （2）K近邻，选择倾向分距离最近的K个样本作为相近匹配； （3）K近邻 + 阈值设定，选择倾向分距离最近的K个样本，且倾向分差距还要小于等于阈值，才可被认定为相近匹配。...1，否则将无法使用倾向分找到的相近的对照组人群来对比实验组进行价值增量评估。...图3-3 倾向分估计模型ROC曲线 （2）匹配及结果校验 本文采用K近邻 + 阈值设定的策略（K=1，阈值=0.001）进行用户匹配，即针对每个参与项目的用户在对照人群候选池中寻找与其倾向分绝对距离最近且小于等于
老李的问题是一个经典的最近邻模板匹配，根据一个已知类别参考模板对未分类的数据进行划分，小李选择的每个类的模板数是一，现实生活中的问题往往会复杂很多，可能需要多个参考模板进行综合决策，当选定的模板数为k的时候就是...k近邻算法实现简单，缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计算复杂度高。因为每次预测时要计算待预测样本和每一个训练样本的距离，而且要对距离进行排序找到最近的k个样本。...我们可以使用高效的部分排序算法，只找出最小的k个数；另外一种加速手段是k-d树实现快速的近邻样本查找。 一个需要解决的问题是参数k的取值。这需要根据问题和数据的特点来确定。...假设离测试样本最近的k个训练样本的标签值为yi，则对样本的回归预测输出值为： ? 即所有邻居的标签均值，在这里最近的k个邻居的贡献被认为是相等的。同样的也可以采用带权重的方案。...下面我们介绍文献[9]的方法，它使得变换后每个样本的k个最近邻居都和它是同一个类，而不同类型的样本通过一个大的间隔被分开，这和第8章将要介绍的线性判别分析的思想类似。
k 个最近邻。...另一种策略更为直接，它专注于尽快减少与目前已知的第k个最接近点的距离，只关注那些有望成为最终答案的路径。...简而言之，就像在一个巨大迷宫中寻找出口，HNSW既会尝试一些看起来不那么直接的路线，以防错过更好的路径，也会利用已知的信息尽快接近目标，这样的双重策略使它能在寻找最近邻居时更加高效和准确。...此外，在大规模时，如果想要在几台机器上水平扩展检索，必须对数据进行分区并构建单独的图。因此，一个普遍有趣的问题是“在同时搜索多个图的最近邻的情况下，应该如何适应这种策略？”...影响多图搜索和单图搜索效率的有两大因素：单图中存在的特定连接，以及多个独立的前n个结果集合。通常，除非把数据严格分割开，每个小图里的点与它的邻居比起来，在整体大图中可能只占了一小部分真正的最近邻。
num_candidates 是一个控制搜索精度和性能权衡的选项。在一个大的索引中，寻找确切的k个最近邻居可能会很慢。...因此，k-NN插件首先找到num_candidates个候选，然后在这些候选中找到k个最近邻居。...在此例中，num_candidates: 10 ,表示首先找到10个候选，然后在这些候选中找到5个最近邻居。 query_vector 要比较的查询向量。...在具体实现过程中，每个图像的特征都由预训练模型提取，得到的向量可以视作图像的数学表示。这些向量将存储在Elasticsearch中，为图搜图功能提供了一个高效的最近邻搜索机制。...整个过程体现了预训练模型在图像特征提取中的重要作用，以及Elasticsearch在进行高效最近邻搜索中的强大能力。两者的结合为图搜图功能的实现提供了一个可靠的技术支持。
推荐 ： 胡永波 翻译 ： reason_W成龙 编辑 ： 鸽子 Leila有两个身份，但她只在Facebook上公开了其中一个。...但因为Facebook一直没有公开，其是如何将一个用户和另一个用户联系到一起，所采用的方法和数据，因此，Leila也无从知晓她的身份是如何在互联网上被辨别出来的，应该如何采取措施来防止这样的事件再次发生...比如： 通过邮件列表匹配的方式：也许你邻居的账号只在你的新gmail账号联系人列表里保存着，但在你的旧gmail账号中，因为你的名字和你的新账号一样，因此你的邻居就有可能通过这样的方式和你的旧gmail...那些在Facebook上搜索过你的人（哪怕他们删除了搜索记录，这依然可以作为活动日志被找到）、那些在朋友的照片或相册中标记过你的人、拥有大量共同好友的人、隶属于同一个社交网络（学校、工作、城市等）、参加过同样的活动或者链接到同一个媒体账号的朋友...“我不希望因为我在Facebook上的帐户被推荐给亲人，让我15岁的表弟发现我竟然是一个色情明星。”Darling说道。
推荐 | 胡永波 翻译 | reason_W成龙 编辑 | 鸽子 Leila有两个身份，但她只在Facebook上公开了其中一个。...但因为Facebook一直没有公开，其是如何将一个用户和另一个用户联系到一起，所采用的方法和数据，因此，Leila也无从知晓她的身份是如何在互联网上被辨别出来的，应该如何采取措施来防止这样的事件再次发生...比如： 通过邮件列表匹配的方式：也许你邻居的账号只在你的新gmail账号联系人列表里保存着，但在你的旧gmail账号中，因为你的名字和你的新账号一样，因此你的邻居就有可能通过这样的方式和你的旧gmail...那些在Facebook上搜索过你的人（哪怕他们删除了搜索记录，这依然可以作为活动日志被找到）、那些在朋友的照片或相册中标记过你的人、拥有大量共同好友的人、隶属于同一个社交网络（学校、工作、城市等）、参加过同样的活动或者链接到同一个媒体账号的朋友...“我不希望因为我在Facebook上的帐户被推荐给亲人，让我15岁的表弟发现我竟然是一个色情明星。”Darling说道。
当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。...用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。...1.2、近邻的距离度量表示法 上文第一节，我们看到，K近邻算法的核心在于找到实例点的邻居，这个时候，问题就接踵而至了，如何找到邻居，邻居的判定标准是什么，用什么来度量。...通过上文2.5节，总结来说，我们已经知道： 1、为了找到一个给定目标点的最近邻，需要从树的根结点开始向下沿树找出目标点所在的区域，如下图所示，给定目标点，用星号标示，我们似乎一眼看出，有一个点离目标点最近...3.2、K个最小近邻的查找：大顶堆优先级队列 上文中一直在讲最近邻问题，也就是说只找最近的那唯一一个邻居，但如果现实中需要我们找到k个最近的邻居。该如何做呢？
老李的问题是一个经典的最近邻模板匹配，根据一个已知类别参考模板对未分类的数据进行划分，小李选择的每个类的模板数是一，现实生活中的问题往往会复杂很多，可能需要多个参考模板进行综合决策，当选定的模板数为k的时候就是...k近邻算法的思想了，最近邻算法是k近邻算法k=1时的一种特殊情况。...image.png k近邻算法实现简单，缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计算复杂度高。因为每次预测时要计算待预测样本和每一个训练样本的距离，而且要对距离进行排序找到最近的k个样本。...我们可以使用高效的部分排序算法，只找出最小的k个数；另外一种加速手段是k-d树实现快速的近邻样本查找。 一个需要解决的问题是参数k的取值。这需要根据问题和数据的特点来确定。...下面我们介绍文献[9]的方法，它使得变换后每个样本的k个最近邻居都和它是同一个类，而不同类型的样本通过一个大的间隔被分开，这和第8章将要介绍的线性判别分析的思想类似。
匹配得分和分配算法 匹配算法包括确定所有可能配对的得分和分配逻辑两个部分。我们既可以通过逻辑回归，也可以通过K-近邻(KNN)来计算匹配得分。...逻辑回归的公式会计算一个0到1之间的值，这是得到目标结果的概率，在本案例中是得到5星评价的概率。我们的目标当然是得到更高的概率。计算所有可能配对的得分并将其放到矩阵中。...数据格式化的方式很重要，因为它将生成输入配对算法的原始数据。 现在我们将通过K-近邻算法计算得分。对第二部分中的每个用户制作关键词列表，这将成为K-近邻计算得分的输入。...这个矩阵将作为K-近邻函数的输入，随后得到一个代表两个人之间距离的值。两个人之间的共同词汇越多，这个值就越低。我们对这个值进行标准化处理，使其值在0到1之间。...首先用最严格的条件集合。如果没有找到匹配得结果。条件逐步放松，直到最终只剩下一个条件。 一个用户可能有多个相同最佳得分的匹配结果。我们通过随机抽样来进行配对。
假设向量化召回，是拿X概念下的某个x，在向量空间中搜索Y概念下与之最近的y。...，在FAISS中查找最近的y embedding，将对应的y作为召回结果返回 为了达成以上目标，我们在训练的时候，需要考虑四个问题：（1）如何定义X/Y两概念之间的“距离近”？...特别是在训练u2i召回模型时，一个非常重要的原则就是，千万不能（只）拿“曝光未点击”做负样本。...但是在实践中发现，这样的组合太多，所以Airbnb还是退回到word2vec的老路，即还是只拿一个滑窗内的中心listing与邻居listing组成正样本对。...embedding做点积计算匹配得分的时候 只有这样，才能允许我们 离线时，在user未知的情况下，只使用item tower，独立生成item embedding灌入faiss； 在线时，只使用user
一种搜索算法，可以有效地在高维“嵌入空间”中找到最近的邻居，其中向量接近意味着含义相似。存在不同的搜索索引的方法，也称为近似最近邻 (ANN) 搜索，HNSW 是向量数据库提供商最常用的算法之一。...与专用向量数据库相比，Elastic 在单个平台中支持三种功能，这对于实现向量搜索支持的应用程序至关重要：存储嵌入 (A)、有效搜索最近邻居 (B) 以及通过推理实现文本嵌入到向量表示 (C)。...Elastic 在 Lucene 中使用本机 HNSW 实现近似最近邻搜索，而且它还允许我们用一个更聪明的方法来过滤搜索结果（作为预过滤，以获得准确的结果），该算法在暴力计算和近似最近邻之间切换（即，当预过滤器删除大部分...我们通常所说的向量检索更具体地被称为“密集向量搜索”，其中使用嵌入模型将非结构化数据转换为数字表示，并且您可以在嵌入空间中找到与查询最近邻的匹配项。...它的工作原理如下：创建一个结构来表示文档中找到的术语及其同义词。在称为词扩展的过程中，模型根据词与文档的相关性一个包含30K个固定标记、单词和子单词单元的静态词汇表中添加新词（同义词）。
在小程序中，我们有许多近邻检索的场景：例如，在海量的小程序里为用户推荐潜在意图的小程序；在同样海量的小程序内容页面中，快速找到同一主题的下的资讯、视频、知识、商品等各类内容......3、顶点的邻居N是一个表示跟该顶点直连的顶点集合。 4、顶点的度表示在邻居N集合中的顶点数量，对于有向图需要将N划分为出度和入度。 5、两个顶点的距离定义为最短连接路径中边的数量dist(i,j)。...2、 当r > dim时，我们倾向于选择较近的邻居（如果搜索算法距离目标区域较远，搜索算法会缓慢到达目标区域，但会在附近迅速找到目标区域）。 3、 当r = 0时，均匀选择远程触点。...k-NNG的定义 简单来讲，就是在有向图G上，图中每个节点只与距离它最近的k个节点建立连接，距离的度量可以是余弦，欧几里得距离等。...ANNS 为了便于读者理解，假设已经有了一个构建好的ANN，输入一个向量，怎么在图上找到与该向量最接近的向量节点呢？
Annoy 提供了查询速度和精确度之间的良好平衡，适用于大型数据集。然而它是一个近似方法，可能不保证总是返回真正的最近邻。 4....这种方法旨在解决在高维空间中进行近似最近邻搜索的问题，这是机器学习、数据挖掘和相关领域中的常见问题。HNSW 提供了一个既高效又准确的解决方案，特别是对于非常大的数据集。...如果我们要找到图中某个点最相近的点，我们可以在图中任选一点，通过贪心算法不断移动到离目标相对最近的点，直至无法移动到更好的节点。如下图： 一开始，我们选择 A 作为入口点。它有两个邻居 B 和 D。...节点 D 有三个邻居 C、E 和 F。E 是距离查询最近的邻居，因此我们移动到 E。最后，搜索过程将一步步移动到节点 L。...于查询过程同样，我们从最上层一步步往下找，找到第 2 层中离插入点最近的点，然后选择 M 个点构建邻居关系，然后在第 1 层和第 0 层依葫芦画瓢： 好，现在大家对 HNSW 是如何高效构建和查询就有了一个比较直观的认知
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