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.
发表于2024-05-15
The Book of Why 2024 pdf epub mobi 电子书
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...
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1.作者朱迪亚·珀尔,是加州大学落砂机分校的计算机科学教授,计算机最高奖项图灵奖的获得者,被称为贝叶斯网络之父。作为科学家写的科学著作,这本书需要一定的先验知识才能阅读下去,起码读者应该对概率论有基本的了解。不过,虽然有一定的阅读难度,但能把人类关于因果关系...
评分一 五月,腾讯稳坐公司新闻头条,与今日头条互诉,腾讯视频打造的女团选拔节目《创造101》中的选手王菊逆袭翻盘,现象级的王菊效应在网上发酵。在五月,让我最感兴趣的一条公司新闻也与腾讯有关。5月30日,腾讯官方公众号发布了一篇文章,标题是《她叫Siren,不是人,也可以是...
评分这本书着实烧脑,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...
图书标签: 统计 逻辑 方法论 计算机 因果 哲学 科普 AI
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.
学统计教统计十几年,好多核心的概念第一次看人讲得这么清楚,豁然开朗豁然开朗!
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Not my book though
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。
评分每个人都是一部因果关系自动机。真要把人脑对因果的思维过程掰扯明白,还真是不容易。作者的因果模型,是把复杂问题简单化的经典例子了。
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