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作者：CSDN
出版社：CSDN《程序员》
ISBN：1111111111117
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为什么：关于因果关系的新科学.mobi 评分:
可以使用kindle for pc 打开。在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·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？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，今天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的最有意义的工作。
上传时间：2019-10 大小：6.81MB
4.63MBJudea Pearl_ Dana MacKenzie - 为什么：关于因果关系的新科学.epub 中文版
2019-07-18贝叶斯网络之父Judea Pearl 力作 相关不因果，冰淇淋销量上升时淹死的人也多，他们之间只有相关性，没有因果关系 我们对简单的因果关系应对自如，但是在现代社会的复杂世界里，有时候建立因果关系非常困难
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2021-01-25为什么：关于因果关系的新科学
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2021-03-27为什么：关于因果关系的新科学
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2021-04-21适用于学习，为什么，提供了因果推理方面的研究，对计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域有很大的帮助
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The book of Why中文版1
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64KB新科学——Wolfram
2008-09-12一个非常详尽的对这本书的描述，比较中立，比较客观。对物种起源学，数学，物理学及进化论感兴趣的可以读读。
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Why No SQL
2013-07-31Why No SQL, Please read it
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The_Book_of_Why__The_New_Science_of_Cause_and_Effect.mobi
2018-06-06A pioneer of artificial intelligence shows how the study of causality revolutionized science and the world 'Correlation does not imply causation.' This mantra was invoked by scientists for decades in order to avoid taking positions as to whether one thing caused another, such as smoking and cancer and carbon dioxide and global warming. But today, that taboo is dead. The causal revolution, sparked by world-renowned computer scientist Judea Pearl and his colleagues, has cut through a century of confusion and placed cause and effect on a firm scientific basis. Now, Pearl and science journalist Dana Mackenzie explain causal thinking to general readers for the first time, showing how it allows us to explore the world that is and the worlds that could have been. It is the essence of human and artificial intelligence. And just as Pearl's discoveries have enabled machines to think better, The Book of Why explains how we can think better.
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混沌与分形-科学的新疆界(英文)
2018-01-24《混沌与分形：科学的新疆界(第2版)》介绍了分形与混沌理论的基础知识、基本原理和特性，包括：分形与自相似、分形的维数与测度、分形与图像数据压缩编码、随机性与确定性、分形的递归结构、细胞元自动机与吸引子、分形构造中的随机性、确定性混沌：灵敏度、混合与周期点、有序与混沌、奇异吸引子、典型的分形集如Julia集、Mandelbrot集等，重点介绍了分形与混沌的物理意义、两者之间的关系、与数学的其它方面以及自然现象的联系，展示出分形与混沌的在视觉、图像方面的优美结构和图案。
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2019-09-20文章证明了SVAR模型与线性动态因果结构模型是相同的数据生成过程，且SVAR模型中的同期变量系数矩阵结构与同期变量为节点的DAG之间存在特定的对应关系；文章还证明：给定真实的数据生成过程为线性动态因果结构模型，...
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2020-06-18格兰杰（Granger）于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系（格兰杰因果关系），后经西蒙斯（1972 ,1980）的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对...
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