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发表于2025-06-03
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非常有趣。本来是冲着Judea Pearl的Bayesian Network来看的,看完才发现他最近的二十年一直在做Causal Inference。这本书第一个戳我的点是,他很明确地指出了统计学目前对于因果分析的匮乏。在我自己的工作中这种问题已经遇到过很多次。第二个就是他对于AI的理解。如他在最后一章所说搞DL的scruffies目前是显学,但是今后遇到很大的困境,而neat这些人一直没有什么产出,而他在BN的基础上开辟出一条更有趣的路径。非常赞。
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朱迪亚·珀尓(Judea Pearl),现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授,“贝叶斯网络”之父,2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖,同时也是美国国家科学院院士,IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。
目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作,分别为《启发法》(1984)、《智能系统中的概率推理》(1988)和《因果论:模型、论证、推理 》(2009)。他还获得过多项顶级科学荣誉,包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。
达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie),普林斯顿大学数学博士,自由科学记者,知名科普作家,著有《无言的宇宙》等作品,其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。
rather than a new science. 1,作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学,没有讨论这两个领域因果推断的异同,也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说,书中的science实际上指的是社会科学和行为科学,作者所说的“因果革命 (the ...
评分看朋友圈有同学推荐,说这本书让他中了CVPR的oral,不禁让我想也照猫画虎弄篇文章出来。趁今天下午有空,花了大概两个小时粗读了下这本书。核心思想在introduction就讲差不多了,后面很多内容都是在讲故事,所以很快就都略过了。整本书所有的内容都是围绕这do算子来展开,同时...
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