为什么

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作者:[美] 朱迪亚·珀尔

出版社:中信出版社

出版年:2019-7

评分:8.7

ISBN:9787521705072

所属分类:行业好书

书刊介绍

内容简介

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。

作品目录

推荐序
前言
导 言:思维胜于数据
第一章:因果关系之梯
第二章:从海盗到豚鼠:因果推断的起源
第三章:从证据到因:当贝叶斯牧师遇见福尔摩斯先生
第四章:混杂和去混杂:或者,消灭潜伏变量
第五章:烟雾缭绕的争论:消除迷雾,澄清事实
第六章:大量的悖论!
第七章:超越调整:征服干预之峰
第八章:反事实:挖掘关于假如的世界
第九章:中介:寻找隐藏的作用机制
第十章:大数据,人工智能和大问题
致谢
参考文献
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作者简介

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。

精彩摘录

在数学上,我们把自愿服药的病人的生存期L的观测频率记作P(L|D),这就是统计学教科书中常用的条件概率。这个公式表示生存期L的概率(P)是以观察到病人服用药物D为条件的。注意P(L|D)与P(L|do(D))完全不同。观察到(seeing)和进行干预(doing)有本质的区别,它解释了我们不认为气压计读数下降是风暴来临的原因。观察到气压计读数下降意味着风暴来临的概率增加了,但人为迫使气压计读数下降对风暴来临的概率并不会产生影响。

——引自章节:导言:思维胜于数据


事实上,我在机器学习方面的研究经历告诉我,因果关系的学习者必须熟练掌握至少三种不同层级的认知能力:观察能力(seeing)、行动能力(doing)和想象能力(imagining)。

——引自章节:第一章:因果关系之梯

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