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Judea Pearl 作者

Allen Lane

译者

2018-5-15 出版日期

400 页数

GBP 25.00 价格

Hardcover

丛书系列

9780241242636 图书编码

The Book of Why 在线电子书图书标签: 人工智能统计学因果論 Causality 计算机 Statistics AI 思维

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发表于2024-12-22

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The Book of Why 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

好书，很感兴趣的topic，比之前翻得两本Pearl的书还是好懂多了。因果关系这种我们平时最习以为常的东西却远远了解得不够，想起之前一个同学做得就是qft里面的因果律，这个话题远远不只是哲学上的，许多日常的案例都会用到这些。

评分☆☆☆☆☆

真是打开了新世界的大门，本以为读了一些计量经济学和实验设计的东西已经算入门了，没想到可能是大家都走错门了，甚至门在哪里可能都还没达成一致

评分☆☆☆☆☆

这是@ 木遥推荐我去听的书，因为他想知道书里所写的东西（基于因果关系模型来分析数据和作出结论）在我的领域里（epidemiology），究竟是新东西还是老生常谈。我的读后看法1）不是新东西，但本领域也有很多很多研究者并未很好地使用这些原则，哪怕很多原则其实是epid 101内容；2）最近几十年总的来说还是再越变越好，更多人开始主动运用这些原则；3）作者对传统统计的批判我不是特别赞同，但我也不不是统计学家；4）作者建立发展的那些计算方法并没有常规地运用在我的领域里，但我觉得很有意思，可以多了解一些；5）前一半可以作为我research methods这门课的课本推荐给学生。总之还是挺好一本书，虽然对于我来讲新东西不算多。

评分☆☆☆☆☆

科学法是贝叶斯定理的一次应用。因果图形式化因果结构，do算子对有向无环图中指向X的有向边全部切断。由于变量不能全部观测，用前门准则来控制无法观察到的混杂因素，与RCT目标一致；若变量集合Z相对于（X,Y）满足后门准则，则X到Y因果可识别。感觉这些都是对相关性不能解决以及解决起来复杂的问题透明优化。反事实算法则扩宽数据解答问题的范围，NIE形式化间接影响。结构因果模型很大的一个优点就是对于线性非线性函数、离散或连续变量都有效。作者太卖关子，前几章讲统计学史，旧故事很多，7-9章是干货。思路是经典宏观实践的，因果哲学讲得很浅。但是应用领域极为广泛，毕竟是对相关性大改良，文科也能用呐。不知道因果模型处理相互干涉和叠加态什么的会怎么样。可能要读Causality一书才能深刻了解本书数学化的严格证明。

评分☆☆☆☆☆

The Book of Why 在线电子书著者简介

Judea Pearl is a professor of computer science at UCLA and winner of the 2011 Turing Award and the author of three classic technical books on causality. He lives in Los Angeles, California.

Dana Mackenzie is an award-winning science writer and the author of The Big Splat, or How Our Moon Came to Be. He lives in Santa Cruz, California.

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The Book of Why 在线电子书图书描述

A Turing Award-winning computer scientist and statistician shows how understanding causality has revolutionized science and will revolutionize artificial intelligence

"Correlation is not causation." This mantra, chanted by scientists for more than a century, has led to a virtual prohibition on causal talk. Today, that taboo is dead. The causal revolution, instigated by Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and established causality--the study of cause and effect--on a firm scientific basis. His work explains how we can know easy things, like whether it was rain or a sprinkler that made a sidewalk wet; and how to answer hard questions, like whether a drug cured an illness. Pearl's work enables us to know not just whether one thing causes another: it lets us explore the world that is and the worlds that could have been. It shows us the essence of human thought and key to artificial intelligence. Anyone who wants to understand either needs The Book of Why.

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