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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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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...  

拿到书之后读了两遍，第一遍是以欣赏和学习的态度，第二遍是以欣赏和怀疑的态度。学习和怀疑之后，谈谈读后感。 这本书的副标题是《关于因果关系的新科学》，显然，这本书是从科学角度论述因果关系的。这可能让大众诧异，为什么显而易见的因果关系，从科学角度却难以建立。甚至...  

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...