【TFP CausalImpact：一个Python包，用于估计设计干预对时间序列的因果效应，例如，广告活动每天生成了多少额外的点击量。在没有随机实验可用的情况下，回答这样的问题可能很困难。这个包使用结构贝叶斯时间序列模型来估计如果没有进行干预，响应度量可能在干预后如何发展】'TFP CausalImpact' Google GitHub: github.com/google/tfp-causalimpact #开源# #机器学习#
