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深度學習
因果漫步 版權信息
- ISBN：9787111732099
- 條形碼：9787111732099 ; 978-7-111-73209-9
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
因果漫步 本書特色
大數據時代迎接挑戰的利器；
凝聚合肥工業大學李廉教授團隊多年教學與科研經驗；
對于因果關系的科學和系統解讀。
因果漫步 內容簡介
本書介紹了人們關于因果分析和因果推斷認知的歷史脈絡與現代發展。主要內容分為4章，第1章介紹了因果概念的歷史發展，重點闡述中國古代賢達對于這一問題的精辟理解，以及古希臘科學家對于因果關系認知所做的基礎性貢獻。文藝復興以后，諸多科學家在這個問題上的逐步深入研究，給予了因果關系以現代科學的描述方式。第2章介紹當前因果分析與推斷的一些理論和方法，主要介紹了2011年圖靈獎得主朱迪亞·珀爾有關求解因果關系的理論框架和計算方法，這些方法已經成為當前因果科學的主流模型之一。第3章專門討論了因果分析的一些重要而有趣的問題，包括如何識別抽煙對于肺癌的影響，以及其中延續幾十年的爭論，介紹了在具體問題中如何確定實際原因，這些實際原因經常具有獨特性而被“一般的”因果分析方法所忽略，但在醫療、司法和決策中至關重要。*后在第4章，介紹了當前機器學習和人工智能的一個新發展趨勢，就是如何將因果分析與機器學習進行“嫁接”，從而產生性能更加優越、更加近似于人類思維的人工智能。 本書是一本普及性讀物，適合本科生及研究生，也適合從事數據科學和人工智能工作的專業人員閱讀，同時對于希望了解因果科學的愛好者也是一本很好的入門書籍。
因果漫步 目錄
第1章如何認識世界
1.1因果概念的產生及意義
1.1.1因果關系與認知
1.1.2常識因果與科學因果
1.1.3因果關系的分析與推斷
1.1.4因果關系的黃金法則
1.2從邏輯到因果
1.2.1因果的邏輯基礎
1.2.2亞里士多德的“四因說”
1.3中國古代的因果觀念
1.3.1墨學的因果必然
1.3.2道學的因果分層
1.3.3佛學的因果緣起
1.4對于因果科學的追求
1.4.1因果關系的重生
1.4.2因果關系數學模型的引入
1.4.3因果關系的現代詮釋
1.4.4珀爾的因果分析框架
1.5本章結束語
第2章因果關系——決策與反思
2.1什么是混雜
2.2如何表示因果關系
2.2.1因果結構圖
2.2.2因果結構圖中的關系傳遞
2.2.3因果關系量化
2.2.4因果關系與概率
2.2.5因果結構圖與貝葉斯網絡
2.3如何從觀察數據中識別因果結構
2.3.1為什么可以識別因果結構
2.3.2識別因果結構的基本假設
2.3.3識別因果結構的方法：以IC算法為例
2.3.4識別因果結構的方法：評分優化
2.3.5統計時間與物理時間
2.4如何估計因果效應
2.4.1什么是干預
2.4.2如何在因果結構圖中表示干預
2.4.3為什么可以利用觀察數據估計干預的效果
2.4.4觀察數據校正與隨機對照試驗
2.4.5校正變量的篩選——后門準則
2.4.6結構方程與因果效應
2.4.7線性系統中的因果效應估計
2.4.8工具變量與工具變量悖論
2.5如何實現個體反思
2.5.1什么是反事實
2.5.2反事實與干預的關系
2.5.3反事實與*鄰近世界
2.5.4反事實推斷的基本過程
2.5.5反事實推斷與校正公式
2.5.6線性系統中的反事實
2.5.7直接原因和間接原因
2.6因果分析的待解問題
2.6.1亞群反轉
2.6.2抽樣偏差與變量選擇
2.6.3假設檢驗
2.6.4因果區域
2.7本章結束語
第3章現實世界與實際原因
3.1究竟哪個是原因
3.1.1從吸煙致癌談起
3.1.2因果解釋
3.1.3特異因果和一般因果
3.1.4必要原因與充分原因
3.2因果關系效應估計
3.2.1諾貝爾獎的故事——因果關系可識別性
3.2.2斷點回歸
3.2.3雙重差分
3.2.4傾向得分匹配
3.3不完美實驗中的因果估計
3.3.1不完美實驗問題
3.3.2不完美實驗因果圖
3.3.3意向性因果分析
3.3.4不完美實驗的邊界估計
3.4關于實際原因的困惑
3.4.1什么是實際原因
3.4.2如何確定實際原因
3.4.3因果搶占
3.4.4過度確定
3.5本章結束語
第4章機器學習與因果分析
4.1機器學習的神話
4.1.1什么是機器學習
4.1.2機器學習的起源和歷史
4.1.3機器學習的趨勢和未來
4.2大數據時代的信任危機
4.2.1到底需要多大量的數據呢
4.2.2為什么數據質量很重要
4.2.3統計數據也會說謊嗎
4.2.4機器學習模型穩健嗎
4.2.5結果可解釋嗎
4.3從因果關系中尋求突破
4.3.1因果機器學習
4.3.2因果發現
4.3.3因果模型對機器學習的意義
4.4下一代人工智能
4.4.1因果建模的層次
4.4.2因果之梯——構筑穩固的基石
4.5本章結束語
參考文獻
1.1因果概念的產生及意義
1.1.1因果關系與認知
1.1.2常識因果與科學因果
1.1.3因果關系的分析與推斷
1.1.4因果關系的黃金法則
1.2從邏輯到因果
1.2.1因果的邏輯基礎
1.2.2亞里士多德的“四因說”
1.3中國古代的因果觀念
1.3.1墨學的因果必然
1.3.2道學的因果分層
1.3.3佛學的因果緣起
1.4對于因果科學的追求
1.4.1因果關系的重生
1.4.2因果關系數學模型的引入
1.4.3因果關系的現代詮釋
1.4.4珀爾的因果分析框架
1.5本章結束語
第2章因果關系——決策與反思
2.1什么是混雜
2.2如何表示因果關系
2.2.1因果結構圖
2.2.2因果結構圖中的關系傳遞
2.2.3因果關系量化
2.2.4因果關系與概率
2.2.5因果結構圖與貝葉斯網絡
2.3如何從觀察數據中識別因果結構
2.3.1為什么可以識別因果結構
2.3.2識別因果結構的基本假設
2.3.3識別因果結構的方法：以IC算法為例
2.3.4識別因果結構的方法：評分優化
2.3.5統計時間與物理時間
2.4如何估計因果效應
2.4.1什么是干預
2.4.2如何在因果結構圖中表示干預
2.4.3為什么可以利用觀察數據估計干預的效果
2.4.4觀察數據校正與隨機對照試驗
2.4.5校正變量的篩選——后門準則
2.4.6結構方程與因果效應
2.4.7線性系統中的因果效應估計
2.4.8工具變量與工具變量悖論
2.5如何實現個體反思
2.5.1什么是反事實
2.5.2反事實與干預的關系
2.5.3反事實與*鄰近世界
2.5.4反事實推斷的基本過程
2.5.5反事實推斷與校正公式
2.5.6線性系統中的反事實
2.5.7直接原因和間接原因
2.6因果分析的待解問題
2.6.1亞群反轉
2.6.2抽樣偏差與變量選擇
2.6.3假設檢驗
2.6.4因果區域
2.7本章結束語
第3章現實世界與實際原因
3.1究竟哪個是原因
3.1.1從吸煙致癌談起
3.1.2因果解釋
3.1.3特異因果和一般因果
3.1.4必要原因與充分原因
3.2因果關系效應估計
3.2.1諾貝爾獎的故事——因果關系可識別性
3.2.2斷點回歸
3.2.3雙重差分
3.2.4傾向得分匹配
3.3不完美實驗中的因果估計
3.3.1不完美實驗問題
3.3.2不完美實驗因果圖
3.3.3意向性因果分析
3.3.4不完美實驗的邊界估計
3.4關于實際原因的困惑
3.4.1什么是實際原因
3.4.2如何確定實際原因
3.4.3因果搶占
3.4.4過度確定
3.5本章結束語
第4章機器學習與因果分析
4.1機器學習的神話
4.1.1什么是機器學習
4.1.2機器學習的起源和歷史
4.1.3機器學習的趨勢和未來
4.2大數據時代的信任危機
4.2.1到底需要多大量的數據呢
4.2.2為什么數據質量很重要
4.2.3統計數據也會說謊嗎
4.2.4機器學習模型穩健嗎
4.2.5結果可解釋嗎
4.3從因果關系中尋求突破
4.3.1因果機器學習
4.3.2因果發現
4.3.3因果模型對機器學習的意義
4.4下一代人工智能
4.4.1因果建模的層次
4.4.2因果之梯——構筑穩固的基石
4.5本章結束語
參考文獻
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因果漫步 作者簡介
李廉，合肥工業大學教授。曾擔任高等學校大學計算機課程教學指導委員會主任，中國計算機學會理論計算機科學專業委員會主任。主要從事理論計算機科學、大數據應用、人工智能等領域的研究。先后承擔或參與國家自然科學基金重大研究計劃重點項目，國家科技攻關計劃項目等。獲安徽省教學成果一等獎兩項，國家教學成果二等獎一項，2020年獲中國計算機學會杰出教育獎。
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