MAPress
ترجمه فارسی مقاله LASSO بسیار تطبیقی: یادگیری ماشینی که استنتاج ناپارامتری معتبر را در مدل‌های واقعی ارائه می‌کند

ترجمه فارسی مقاله LASSO بسیار تطبیقی: یادگیری ماشینی که استنتاج ناپارامتری معتبر را در مدل‌های واقعی ارائه می‌کند

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Highly adaptive LASSO: Machine learning that provides valid nonparametric inference in realistic models
عنوان مقاله به فارسی LASSO بسیار تطبیقی: یادگیری ماشینی که استنتاج ناپارامتری معتبر را در مدل‌های واقعی ارائه می‌کند
نویسندگان ProfileZachary Butzin-Dozier, ProfileSky Qiu, ProfileAlan E Hubbard, ProfileJunming Shi, ProfileMark van der Laan
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Epidemiology علم اپیدمیولوژی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Understanding treatment effects on health-related outcomes using real-world data requires defining a causal parameter and imposing relevant identification assumptions to translate it into a statistical estimand. Semiparametric methods, like the targeted maximum likelihood estimator (TMLE), have been developed to construct asymptotically linear estimators of these parameters. To further establish the asymptotic efficiency of these estimators, two conditions must be met: 1) the relevant components of the data likelihood must fall within a Donsker class, and 2) the estimates of nuisance parameters must converge to their true values at a rate faster than n-1/4. The Highly Adaptive LASSO (HAL) satisfies these criteria by acting as an empirical risk minimizer within a class of cadlag functions with a bounded sectional variation norm, which is known to be Donsker. HAL achieves the desired rate of convergence, thereby guaranteeing the estimators' asymptotic efficiency. The function class over which HAL minimizes its risk is flexible enough to capture realistic functions while maintaining the conditions for establishing efficiency. Additionally, HAL enables robust inference for non-pathwise differentiable parameters, such as the conditional average treatment effect (CATE) and causal dose-response curve, which are important in precision health. While these parameters are often considered in machine learning literature, these applications typically lack proper statistical inference. HAL addresses this gap by providing reliable statistical uncertainty quantification that is essential for informed decision-making in health research.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

درک اثرات درمانی بر نتایج مرتبط با سلامت با استفاده از داده های دنیای واقعی نیاز به تعریف یک پارامتر علی و تحمیل فرضیات شناسایی مربوطه برای ترجمه آن به یک برآورد آماری دارد.روشهای نیمهرامتری ، مانند برآوردگر حداکثر احتمال هدفمند (TMLE) ، برای ساخت برآوردگرهای خطی بدون علامت از این پارامترها تهیه شده است.برای تعیین بیشتر کارآیی بدون علامت این برآوردگرها ، باید دو شرط برآورده شود: 1) اجزای مربوط به احتمال داده ها باید در یک کلاس Donsker قرار بگیرند ، و 2) تخمین پارامترهای مزاحمت باید با سرعت سریعتر به مقادیر واقعی خود همگرا شونداز N-1/4.Lasso بسیار سازگار (HAL) با عمل به عنوان یک مینیمور خطر تجربی در یک کلاس از توابع CADLAG با یک هنجار تنوع مقطعی محدود ، که شناخته شده است Donsker است ، این معیارها را برآورده می کند.HAL به نرخ مطلوب همگرایی دست می یابد و از این طریق کارایی بدون علامت برآوردگرها را تضمین می کند.کلاس عملکردی که HAL در آن خطر خود را به حداقل می رساند ، به اندازه کافی انعطاف پذیر است تا ضمن حفظ شرایط برای ایجاد کارآیی ، عملکردهای واقع گرایانه را به دست آورد.علاوه بر این ، HAL استنتاج قوی را برای پارامترهای متفاوت غیر قابل تغییر ، مانند اثر درمانی متوسط ​​مشروط (CATE) و منحنی پاسخ دوز علی ، که از نظر سلامت دقیق مهم هستند ، امکان پذیر می کند.در حالی که این پارامترها اغلب در ادبیات یادگیری ماشین در نظر گرفته می شوند ، این برنامه ها به طور معمول فاقد استنتاج آماری مناسب هستند.HAL با ارائه اندازه گیری عدم اطمینان آماری قابل اعتماد که برای تصمیم گیری آگاهانه در تحقیقات بهداشتی ضروری است ، به این شکاف می پردازد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.