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Judea Pearl 作者

Basic Books

译者

2018-5-15 出版日期

432 页数

USD 32.00 价格

Hardcover

丛书系列

9780465097609 图书编码

The Book of Why 在线电子书图书标签: 统计逻辑方法论计算机因果哲学科普 AI

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发表于2025-02-22

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The Book of Why 在线电子书用户评价

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评分☆☆☆☆☆

让我这个很想粗浅了解统计学的人是一个很好的入门教材。从经典统计学，到贝叶斯，到因果关系都是有很好的介绍。里面的例子很有趣也很烧脑，虽然不知道如何直接利用里面的公式，但是至少知道在统计学之外还有别的工具可以使用。

评分☆☆☆☆☆

科普，好看，推荐。（时隔好多年又重新学习学校里讲过的东西我的心情可以用沮丧来形容）（第一次读评分10的书，激动）（背景音pulp）

评分☆☆☆☆☆

不熟悉数学统计学（和逻辑学）术语，这本书对于我来说是“字认识但意思看不明白”。后面几章放弃了，一目十行扫过去。它应该是课本，写得很清楚很有耐心。膜拜一下大神。学到的东西：因果论可以为人工智能提供可操作的因果数学模型。因果数学模型大大增补了传统统计学的缺陷。

评分☆☆☆☆☆

老爷爷的书刷第二遍了，怀着无比崇敬的心情。我想我的新年愿望就是把这书再刷几遍，然后争取看懂老爷爷的其他书

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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The Book of Why 在线电子书读后感

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这本书着实烧脑，是讲因果关系的新科学，我实在不能用简明的语言来描述，要举的案例也有点冗长，我只能告诉你几个大的框架： 1 三级因果思维，原来我们的思想还能分出个三个层次，分别是观察，干预和想象，现在的人工智能还只达到第一级，大数据阶段[发呆] 2 回归均值，你知道...

评分☆☆☆☆☆

作为一名学习经管类专业的学生，这本书给了我许多更深入的思考。作者作为人工智能领域的专家，对于因果关系的理解鞭辟入里，使人茅塞顿开。例如开篇提及，在统计学课程上，学生们经常被教导“相关性不代表因果”，但往往很多的教导都止步于此——学生们知道了什么不是因果，却...

评分☆☆☆☆☆

这些人发明了如此简单而常用的东西，以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。非常匆忙地读了一遍之后，脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话，它基本上是我对这本书印象的完美概括。经济学专业的学生，如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...

评分☆☆☆☆☆

The ladder of causation Association Predictions based on passive observations Intervention Involving not just seeing but changing what is Counterfactuals Not only experiments, but also need the model of the underlying causal process--"theory" or "a law of n...

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