书目信息 |
题名: |
因果论
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作者: | 珀尔 著 ;刘礼 译 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 机械工业出版社 2022.04 |
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页数: | 34, 500页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | 智能科学与技术丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | O212-39 | |
科图分类: | ||
主题词: | 计算机应用--ji suan ji ying yong--统计推断 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-111-70139-2 |
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200 | 1 | @a因果论@Ayin guo lun@e模型、推理和推断@dCausality@emodels, reasoning and inference@f(美) 朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 著@g刘礼等译@zeng |
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304 | @a译者还有:杨矫云、廖军、李廉 | |
306 | @a由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版 据原书第2版译出 | |
314 | @a朱迪亚·珀尔(JudeaPearl),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。 | |
314 | @a刘礼,重庆大学教授,博士生导师。获巴黎十一大学博士学位,重庆市高层次人才,一直致力于从事因果学习及其应用研究。 | |
330 | @a本书全面阐述了现代因果关系分析,展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论,并广泛应用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论,它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法,并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息,为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。 | |
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因果论:模型、推理和推断=Causality:models, reasoning and inference/(美) 朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 著/刘礼等译.-北京:机械工业出版社,2022.04 |
34, 500页:图;24cm.-(智能科学与技术丛书) |
ISBN 978-7-111-70139-2:CNY219.00 |
本书全面阐述了现代因果关系分析,展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论,并广泛应用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论,它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法,并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息,为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。 |
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正题名:因果论
索取号:O212-39/Z838
 
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