为什么：关于因果关系的新科学 图灵奖获得者、贝叶斯网络之父集大成之作，超越大数据与深度学习，指明人工智能时代人类社会的演进方向。《思考，快与慢》《人类简史》之后的又一本思想力作。
建构因果关系科学体系，在整个科学界掀起一场 因果革命 从对 相关关系并不意味着因果关系 这一科学系统经典断论的反叛开始，掀起一场声势浩大的 因果革命 ，为科学界提供了一套全新的方法论 因果关系模型，应用覆盖范围从统计学、社会学、经济学到流行病学、心理学、基因学，再到生态学、地质学、气象学，当然还有计算机科学和人工智能科学。作者从因果关系的视角重新阐述了人类认知和科学文明的发展史。 引领人工智能的未来发展，让强人工智能的实现成为可能 借助因果关系理论颠覆人工智能与机器学习的理论范式，从发现关联、解析大数据的神经网络和深度学习，跃升至揭示关联与数据背后的深层逻辑的因果关系模型，赋予人工智能以真正的人类智慧甚至道德意识，让人工智能与人类能在彼此合作的基础上打造一个更好的未来世界。 既
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因果论：模型 推理和推断（原书第2版） 图灵奖获得者、贝叶斯网络奠基人、美国国家科学院院士、结构因果图的创始人朱迪亚·珀尔因果论代表作
从 大数据时代和机器学习热潮 到 第二次因果革命 从以数据为中心到数据理解的转变不仅涉及技术上的转变，还意味着更加深刻的范式转换。 因果关系理论与现有机器学习系统的结合，已经开拓了机器学习领域的新思想和新途径。 第二次因果革命即将到来？ 因果推断会是下一个AI热潮吗？ 一场席卷各个研究领域的 因果革命 正在发生， 涉及领域：统计学、基因学、社会科学、经济学、人口学、医疗健康科学、心理学、计算机科学、人工智能科学 本书第1版曾获2001年拉卡托斯奖，作者朱迪亚 珀尔是2011年图灵奖得主。本书的出版将有利于中国的广大学者、学生和各领域研究人员了解和掌握因果模型、推理和推断相关的内容，在相关领域做出优异的成果。
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【2020文津图书奖推荐】为什么：关于因果关系的新科学 朱迪亚珀尔著 罗振宇何帆推荐 超越大数据与深度学习 中信正版
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因果推断套装 套装共2册 因果关系理论与现有机器学习系统的结合，开拓机器学习领域的新思想和新途径
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因果论 模型 推理和推断 原书2版 朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 著 因果概念思想和应用的文艺复 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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统计因果推理入门 翻译版 Judea Pearl 杨矫云高等教育出版社朱迪亚珀尔因果学习预备知识基础教程辛普森悖论概率与
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本书适合以下读者：一、想要进入因果推断领域的初学者，该书比市场上流行的主要教材门槛低，学习成本不高。二、适合已经会了一点因果推断，但是知其然不知其所以然的读者。这本书用一些例子、用一些非常生动鲜明的方式去讲授因果推断的方法和本质，对于会运行程序,会写文章，但对方法的本质理解不深的读者，这本书能够加深、修正和规范读者对方法的理解。三、适合想快速了解因果推断领域最新方法的读者。该书涵盖的方法最新最全，适合想了解工具变量方法、合成控制方法、面板数据等一些方法的最新进展的读者。 斯科特 坎宁安（Scott Cunningham） 的因果推断有以下优点： 涵盖范围和技术更新程度超越目前流行的因果推断著作。本书包含了最为前沿的各类因果识别方法，且包括了这些方法的最新进展，包含了合成控制法和因果图模型。 作者从
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为什么 [美]朱迪亚·珀尔、 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
在本书中，人工智能领域的**专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是 如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗丶？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做
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