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• 010 __ |a 978-7-111-70139-2 |d CNY219.00

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• 101 1_ |a chi |c eng

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 因果论 |A yin guo lun |e 模型、推理和推断 |f (美) 朱迪亚·珀尔著 |d Causality |e models, reasoning and inference |f Judea Pearl |g 刘礼 ... [等] 译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022

• 215 __ |a xxxiv, 500页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu

• 300 __ |a 华章教育

• 304 __ |a 题名页题: 刘礼, 杨矫云, 廖军, 李廉译

• 305 __ |a 译自原书第2版

• 306 __ |a 本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

• 314 __ |a 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。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。杨矫云, 合肥工业大学副教授, 兼任中国计算机学会理论计算机科学专业委员会委员。研究方向包括因果学习、健康数据分析等。

• 320 __ |a 有书目 (第462-487页) 和索引

• 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 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书

• 500 10 |a Causality : models, reasoning and inference |A Causality : models, reasoning and inference |m Chinese

• 517 1_ |a 模型、推理和推断 |A mo xing 、tui li he tui duan

• 606 0_ |a 计算机应用 |A ji suan ji ying yong |x 统计推断

• 690 __ |a O212 |v 5

• 701 _1 |a 珀尔 |A po er |g (Pearl, Judea) |4 著

• 702 _0 |a 刘礼 |A liu li |4 译

• 702 _0 |a 杨矫云 |A yang jiao yun |4 译

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20221125

• 905 __ |a HDUL |d O212/1202

• 920 __ |a 233030 |z 1