|
000
|
01745oam2 2200313 450
|
|
001
|
011025152757
|
|
005
|
20221025152757.0
|
|
010
|
|
@a978-7-111-70139-2@dCNY219.00
|
|
100
|
|
@a20201004d2022 em y0chiy0110 ea
|
|
101
|
1
|
@achi@ceng
|
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
|
105
|
|
@aa z 001yy
|
|
106
|
|
@ar
|
|
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
|
|
210
|
|
@a北京@c机械工业出版社@d2022.04
|
|
215
|
|
@a34, 500页@c图@d24cm
|
|
225
|
2
|
@a智能科学与技术丛书@Azhi neng ke xue yu ji shu cong shu
|
|
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。
|
|
410
|
0
|
@12001 @a智能科学与技术丛书
|
|
510
|
1
|
@aCausality@emodels, reasoning and inference@zeng
|
|
606
|
0
|
@a计算机应用@Aji suan ji ying yong@x统计推断
|
|
690
|
|
@aO212-39@v5
|
|
701
|
0
|
@c(美)@a珀尔@Apo er@g(Pearl, Judea)@4著
|
|
702
|
0
|
@a刘礼@Aliu li@4译
|
|
905
|
|
@a河南城建学院图书馆@dO212-39@eZ838
|
|
|
|
|
| |
| 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。 |
| ● |
正题名：因果论
索取号：O212-39/Z838
预约/预借
| 序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
|
1
|
1585678
|
215856786
|
自科库401/401自科库 77排1列4层/
[索取号:O212-39/Z838]
|
在馆
|
|
