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朱迪亚·珀尓(Judea Pearl)，现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖，同时也是美国国家科学院院士，IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。

目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作，分别为《启发法》(1984)、《智能系统中的概率推理》(1988)和《因果论：模型、论证、推理》(2009)。他还获得过多项顶级科学荣誉，包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。

达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie)，普林斯顿大学数学博士，自由科学记者，知名科普作家，著有《无言的宇宙》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。

出版者:Penguin

作者:Judea Pearl

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2019-5-2

价格:GBP 10.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780141982410

丛书系列:

图书标签:

因果关系
哲学
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数学史
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rather than a new science. 1，作者并没有区分自然科学和社会以及行为科学，没有讨论这两个领域因果推断的异同，也没有上升到科学哲学的层面讨论因果推断本身。这些本身都不是问题。只是就内容来说，书中的science实际上指的是社会科学和行为科学，作者所说的“因果革命 (the ...

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笛卡尔在《谈谈方法》和《第一哲学沉思集》都曾探究过什么样的知识才是可靠的问题。他说，历史上什么观点都有争议，说明每一个观点都有可疑之处——我倒是认为，即是众人观点一致，这种观点依然很可疑。和笛卡尔一样，雅斯贝尔斯在《生存哲学》中也是这么谈论“真理”，他说，...

用户评价

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非常有趣。本来是冲着Judea Pearl的Bayesian Network来看的，看完才发现他最近的二十年一直在做Causal Inference。这本书第一个戳我的点是，他很明确地指出了统计学目前对于因果分析的匮乏。在我自己的工作中这种问题已经遇到过很多次。第二个就是他对于AI的理解。如他在最后一章所说搞DL的scruffies目前是显学，但是今后遇到很大的困境，而neat这些人一直没有什么产出，而他在BN的基础上开辟出一条更有趣的路径。非常赞。

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