The Book of Why pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Judea Pearl

Allen Lane

2018-5-15

400

GBP 25.00

Hardcover

9780241242636

图书标签: 人工智能统计学因果論 Causality 计算机 Statistics AI 思维

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发表于2025-05-04

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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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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.

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本计算机科学的科普书，可读性强，并且，作者也有哲学的深度。没有给5星是因为对科普的兴趣没有对经济学那么感兴趣

评分☆☆☆☆☆

真是打开了新世界的大门，本以为读了一些计量经济学和实验设计的东西已经算入门了，没想到可能是大家都走错门了，甚至门在哪里可能都还没达成一致

评分☆☆☆☆☆

期待深度学习碰壁的那一天

评分☆☆☆☆☆

看的很过瘾，对频率学派和贝叶斯学派都有反思

评分☆☆☆☆☆

在Pearl的书中只有这本是“说人话”，用讲故事的形式介绍因果推理中的一些概念，而非满页令人生畏的数学公式推导，此外只要对统计学的知识和历史有所了解，那么书中的内容绝不会让人陌生，作者不仅展示了他过往研究中最为基础的部分，也提及了这些工作的产生过程和许多其他研究者的努力，于是相比他之前数十年的著作，最近才出版的这本书反而成为意图了解因果推理领域的外行人最佳的先导读物，尤其对“相关不等于因果”与各种悖论的解释极尽简明有力，天下无出其右，读此书再去读因果研究的教科书更有情景感，除了Pearl这样执迷直接啃数学天赋异禀的人，他在书中说自己的阅读方法是跳开文字描述直接看数学公式。当然，本书的数学部分太少，读了之后你也不会理解Why的真谛，必须去学因果推理的教材。另外此书重点是因果推理，不是人工智能。

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☆☆☆☆☆

这本书说的是人类思维中最重要的逻辑关系——因果关系。人类的大脑中有强烈的因果直觉，这种直觉在正向判断中非常高效。当看到一件事情时，我们能够很有把握地判断出它可能导致的结果。但是反过来，我们的直觉往往不够有效。也就是说，当看到结果时，我们常常无法快速准确地推...

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☆☆☆☆☆

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