python-双重机器学习（Double Machine Learning, DML）是一种结合了机器学习和因果推断的统计方法，它在经济管理领域有着广泛的应用。这种方法特别适用于处理高维数据和复杂的非线性关系，同时能够提供无偏的参数估计。在经济管理领域，DML 可以用于估计政策效果、市场反应、消费者行为等。例如，研究者可以使用 DML 来评估某一政策变化对经济指标的影响，或者分析市场干预措施对消费者购买行为的改变。DML 通过正交化技术解决了传统机器学习在因果推断中的偏差问题，使得研究者能够在控制混淆变量的同时，准确地估计出核心参数。 本数据以一个双重机器学习的案例展开，展示了双重机器学习的使用方法。

《空间谱估计理论与算法》ch5 《阵列信号处理及Matlab实现》ch4 用的求解函数是《空间谱》ch5中的表达形式 可成功运行

DML与SML算法求解目标声源波达方位估计DOA的仿真程序

DOA 中的DML,DML为确定性最大似然算法，具有估计精度高、抗噪性强的优点

DML algorithm针对DOA估计

数据库-DML语句详解.pdf

在Oracle数据库中，如何查找，定位一张表最后一次的DML操作的时间呢？ 方式有三种，不过都有一些局限性，下面简单的解析、总结一下。感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

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1、博客：PostgreSQL的学习心得和知识总结（六十九）|内核级自上而下完美实现PostgreSQL数据库 限制特定时间段针对特定表的DML操作 的实现方案 2、https://rng-songbaobao.blog.csdn.net/article/details/123780270 3、PostgreSQL14.1 内核开发 4、限制特定的表；限制特定时间段 [起始时间，结束时间]；限制DML操作

这是MYSQL入门资料-DML