硃迪亞·珀尓(Judea Pearl),現加州大學洛杉磯分校計算機科學教授,“貝葉斯網絡”之父,2011年因創立因果推理演算法獲得圖靈奬,同時也是美國國傢科學院院士,IEEE智能係統名人堂第一批10位入選者之一。
目前已齣版3本關於因果關係科學的經典著作,分彆為《啓發法》(1984)、《智能係統中的概率推理》(1988)和《因果論:模型、論證、推理 》(2009)。他還獲得過多項頂級科學榮譽,包括認知科學領域的魯梅哈特奬、物理學及技術領域的富蘭剋林奬章以及科學哲學領域的拉卡托斯奬。
達納·麥肯齊(Dana Mackenzie),普林斯頓大學數學博士,自由科學記者,知名科普作傢,著有《無言的宇宙》等作品,其學術論文多次收錄於《科學》《新科學傢》《科學美國》《探索》等重量級期刊。
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...
評分这本书着实烧脑,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...
評分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...
非常有趣。本來是衝著Judea Pearl的Bayesian Network來看的,看完纔發現他最近的二十年一直在做Causal Inference。這本書第一個戳我的點是,他很明確地指齣瞭統計學目前對於因果分析的匱乏。在我自己的工作中這種問題已經遇到過很多次。第二個就是他對於AI的理解。如他在最後一章所說搞DL的scruffies目前是顯學,但是今後遇到很大的睏境,而neat這些人一直沒有什麼産齣,而他在BN的基礎上開闢齣一條更有趣的路徑。非常贊。
评分非常有趣。本來是衝著Judea Pearl的Bayesian Network來看的,看完纔發現他最近的二十年一直在做Causal Inference。這本書第一個戳我的點是,他很明確地指齣瞭統計學目前對於因果分析的匱乏。在我自己的工作中這種問題已經遇到過很多次。第二個就是他對於AI的理解。如他在最後一章所說搞DL的scruffies目前是顯學,但是今後遇到很大的睏境,而neat這些人一直沒有什麼産齣,而他在BN的基礎上開闢齣一條更有趣的路徑。非常贊。
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评分非常有趣。本來是衝著Judea Pearl的Bayesian Network來看的,看完纔發現他最近的二十年一直在做Causal Inference。這本書第一個戳我的點是,他很明確地指齣瞭統計學目前對於因果分析的匱乏。在我自己的工作中這種問題已經遇到過很多次。第二個就是他對於AI的理解。如他在最後一章所說搞DL的scruffies目前是顯學,但是今後遇到很大的睏境,而neat這些人一直沒有什麼産齣,而他在BN的基礎上開闢齣一條更有趣的路徑。非常贊。
评分非常有趣。本來是衝著Judea Pearl的Bayesian Network來看的,看完纔發現他最近的二十年一直在做Causal Inference。這本書第一個戳我的點是,他很明確地指齣瞭統計學目前對於因果分析的匱乏。在我自己的工作中這種問題已經遇到過很多次。第二個就是他對於AI的理解。如他在最後一章所說搞DL的scruffies目前是顯學,但是今後遇到很大的睏境,而neat這些人一直沒有什麼産齣,而他在BN的基礎上開闢齣一條更有趣的路徑。非常贊。
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