Python Causality Handbook 项目使用指南
2024-09-18 12:59:45作者:宣海椒Queenly
1. 项目目录结构及介绍
python-causality-handbook/
├── causal-inference-for-the-brave-and-true/
│ ├── 01-Introduction-To-Causality.ipynb
│ ├── 02-Randomised-Experiments.ipynb
│ ├── ...
│ └── README.md
├── LICENSE
├── README.md
└── Simulated-Data.ipynb
目录结构说明
- causal-inference-for-the-brave-and-true/: 该目录包含了项目的主要内容,包括一系列的 Jupyter Notebook 文件,每个文件对应一个章节,涵盖了因果推断的不同主题。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常为 MIT 许可证。
- README.md: 项目的介绍文件,包含了项目的概述、使用方法和贡献指南。
- Simulated-Data.ipynb: 一个 Jupyter Notebook 文件,用于生成模拟数据,帮助读者理解因果推断的概念。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 causal-inference-for-the-brave-and-true/01-Introduction-To-Causality.ipynb。这个文件是整个教程的起点,介绍了因果推断的基本概念和重要性。
启动文件内容概述
- 01-Introduction-To-Causality.ipynb: 该文件首先介绍了因果推断的背景和动机,然后详细解释了因果推断中的关键概念,如潜在结果、因果效应和偏差。文件中还包含了一些简单的 Python 代码示例,帮助读者理解这些概念。
3. 项目的配置文件介绍
项目中没有明确的配置文件,因为该项目主要是一个教程和示例集合,而不是一个需要配置的应用程序。所有的配置和设置都在 Jupyter Notebook 文件中进行。
配置文件说明
- 无配置文件: 由于该项目是一个教程性质的项目,因此没有独立的配置文件。所有的配置和设置都在 Jupyter Notebook 文件中进行,例如数据加载、模型参数设置等。
总结
python-causality-handbook 项目是一个专注于因果推断的开源教程,通过一系列的 Jupyter Notebook 文件,详细介绍了因果推断的基本概念和方法。项目的启动文件是 01-Introduction-To-Causality.ipynb,而项目中没有独立的配置文件,所有的配置和设置都在 Notebook 文件中进行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
201
暂无简介
Dart
625
141
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
381
3.52 K
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.11 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
127
857