因果论模型、推理和推断(原书第2版)--聚文网

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内容简介

在大数据时代中需要突破“所有知识都来自数据关联”这一框架，亟需因果关系范式融合领域知识、常识约束的问题研究，本书就描述了这样一种体系，介绍了因果关系分析和推断的思想和方法，其中包括do-操作、反事实、原因的充分性与必要性、特异原因、实际原因等内容。“因果性的研究经历了一次重要的转变：从一个被神秘面纱笼罩的概念转变为一个具有明确语义和逻辑基础的数学对象。”在下一个十年里，这个框架将与现有的机器学习系统相结合，从而可能引发“第二次因果革命”。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。

作者简介

朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 美国国家科学院院士，美国国家工程院院士，美国人工智能协会创始会士，加州大学洛杉矶分校计算机科学和统计学教授，IEEE智能系统名人堂第一批十位入选者之一，被誉为“贝叶斯网络之父”。2011年，Pearl因其在人工智能领域的基础性贡献荣获图灵奖。他提出的概率和因果性推理演算法，改变了人工智能最初基于规则和逻辑的方向。Pearl曾获多项很好科学荣誉，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。

中文版序
推荐者序
译者序
我为什么写这本书：回顾与期望
第2版前言
第1版前言
第1章概率、图及因果模型
1.1 概率论概述
1.1.1 为什么学习概率
1.1.2 概率论的基本概念
1.1.3 预测支持与诊断支持结合
1.1.4 随机变量与期望
1.1.5 条件独立与图
1.2 图与概率
1.2.1 图的符号与术语
1.2.2 贝叶斯网络
1.2.3 d-分离准则
1.2.4 贝叶斯网络推断
1.3 因果贝叶斯网络
1.3.1 用于干预谕言的因果网络
1.3.2 因果关系及其稳定性
1.4 函数因果模型
1.4.1 结构方程
1.4.2 因果模型中的概率预测
1.4.3 函数模型中的干预与因果效应
1.4.4 函数模型中的反事实
1.5 因果与统计术语
第2章因果关系推断理论
2.1 简介：基本直觉
2.2 因果发现框架
2.3 模型偏好（奥卡姆剃刀原则）
2.4 稳定分布
2.5 获取DAG结构
2.6 重建潜在结构
2.7 因果关系推断的局部准则
2.8 非时间因果与统计时间
2.9 结论
2.9.1 关于极小性、马尔可夫性和稳定性
第3章因果图与因果效应识别
3.1 简介
3.2 马尔可夫模型中的干预
3.2.1 作为干预模型的图
3.2.2 干预作为变量
3.2.3 计算干预效应
3.2.4 因果量值的识别
3.3 控制混杂偏差
3.3.1 后门准则
……
第4章行动、计划和直接效应
第5章社会学和经济学中的因果关系与结构模型
第6章辛普森悖论、混杂与可压缩性
第7章结构化反事实的逻辑
第8章不完美实验：边界效应和反事实
第9章因果关系概率：解释和识别
第10章实际原因
第11章对读者的回应、阐述和讨论

因果论 模型、推理和推断(原书第2版)

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因果论模型、推理和推断(原书第2版)