The Book of Why 2025 pdf epub mobi 电子书

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The Book of Why 2025 pdf epub mobi 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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发表于2025-02-07

The Book of Why 2025 pdf epub mobi 电子书

喜欢 The Book of Why 电子书的读者还喜欢

The Book of Why 电子书读后感

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☆☆☆☆☆

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...

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☆☆☆☆☆

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...

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出版者:Basic Books

作者:Judea Pearl

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2018-5-15

价格:USD 32.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780465097609

丛书系列:

图书标签: 统计逻辑方法论计算机因果哲学科普 AI

The Book of Why 2025 pdf epub mobi 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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图灵奖得主关于causality的科普读物。中心主题就是causality，correlation不等价于causality，因果的概念对于人来说也非常自然，这也许是因为我们的大脑是基于这样的基本概念来运作的。但是有点意外的是，根据书里描述的历史来看，人们是在最近一二十年才真正把 causality 相关的概念严格地定义出来并发展出了相关的数学工具进行演算和推理，并且这个过程似乎由于受到传统统计学“数据为王”，“correlation 为根本”的思想的无情打压和排挤，显得异常艰辛和漫长。我觉得强 AI 如果要实现的话肯定缺少不了 causality 这一环，不过要学习目前 causality 相关的理论和技术是得去看专业的书籍和论文，这本书更多的是科普，故事，和历史，当然，是很不错的一本科普

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。

评分☆☆☆☆☆

很不错，很受启发。其实语言限制思维这个简单的事情也很有意思。说个身边的例子，很多人说深圳要取代香港，却不知道深圳何以成为深圳。当年邓公画了五个特区，只有一个成功了。稍微动脑子问一下why就知道深圳成功的唯一原因就是香港。去年香港打了个喷嚏，深圳就半瘫痪了。这两个不可分割的玩意，竟然有一方把另一方当作对手。。。

评分☆☆☆☆☆

从公司图书馆借得此书，翻了前两章，结合得到上万维钢的讲解，大致了解了因果关系的重要性和对下一步强AI的启发，为什么要超越相关性去探求因果性。如作者在前言末尾讲到的：“Data do not understand cause and effects; human do. I hope that the new science of casual inference will enable us to better understand how we do it, because there is no better way to understand ourselves than by emulating ourselves. ”

评分☆☆☆☆☆

总算有本Judea Pearl的书是我能看懂的了，虽然是科普……读下来的感觉，Pearl的工作将人类直觉化的因果推理能力用数学形式表达了出来，使causal effect成为可以估计的变量。但因果模型如何提出，如何验证，似乎并没有涉及太多。如果强人工智能需要学会因果推理，提出模型应该比估算模型要难得多，也重要得多。

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