因果推断--uplift模型(二)

接下来这一章，咱们就来介绍一些基于深度学习的方法，当然这类方法理想情况下还是基于实验数据（RCT）进行训练。反事实回归网络（CFR）CFR其实是开启了使用深度学习的方式进行因果推断类任务的一个先河，我们知道，不同于观察模型，因果类的模型更关注与干预的影响，而非预测值的准确性，想要从理论上得到这个干预的效果，就一定要拉齐环境，或者随机数据进行对比，所以这个网络的设计上就需要满足两方面的要求。具有拉

Sun Sep 17

定价策略

定价补贴(一)--价格歧视

接下来这个问题就是要聊一下一个敏感的话题（价格歧视）。在垄断市场的环境下，卖家能够根据需求的异质性进行区分定价，其目的是让价格尽可能靠近用于的预期支付价格，当然这个几个本身不重要，例如一个很富有的人，你可以把价格定个离谱的高，他也不会感觉到问题，这个时候的成交是能够准换成利润的，反之对于一个穷人来说，定价尽可能低，尽量促成交易，产生利润。在生活中也经常会遇到类似的事情，例如爬山的时候，越到山顶水

Fri Sep 15

人工智能定价策略

定价补贴(零)--新的开始

本章讲开启一个新的系列，并不是真的进入了一个新的行业，只是不满足原地踏步的自己。开始系列中，仍然会以介绍一些简单框架和入门知识为主，后续再进一步的介绍相关的算法。需要说明的是定价策略是一门综合科学，包含了经济学、数学、博弈等多方面的知识。交易模式说到定价就不得说一下交易模式，其实从日常的生活中就能感受到，交易模式是越来越丰富的，在不同的交易模式下，对于定价的考量也是不太一样的。先来看看都有啥交易

因果推断--uplift模型(二)

定价补贴(一)--价格歧视

定价补贴(零)--新的开始

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