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*[https://wiki.swarma.org/index.php%3Ftitle=%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E7%9A%84%E6%96%B0%E7%A7%91%E5%AD%A6 为什么-关于因果的新科学]
 
*[https://wiki.swarma.org/index.php%3Ftitle=%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E7%9A%84%E6%96%B0%E7%A7%91%E5%AD%A6 为什么-关于因果的新科学]
 
[[File:为什么-关于因果关系的新科学.jpg|200px|thumb|right|《为什么-关于因果关系的新科学》封面|链接=https://wiki.swarma.org/index.php%3Ftitle=%E6%96%87%E4%BB%B6:%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E5%85%B3%E7%B3%BB%E7%9A%84%E6%96%B0%E7%A7%91%E5%AD%A6.jpg]]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。
 
[[File:为什么-关于因果关系的新科学.jpg|200px|thumb|right|《为什么-关于因果关系的新科学》封面|链接=https://wiki.swarma.org/index.php%3Ftitle=%E6%96%87%E4%BB%B6:%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88-%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E5%85%B3%E7%B3%BB%E7%9A%84%E6%96%B0%E7%A7%91%E5%AD%A6.jpg]]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。
      
关于这本书集智俱乐部邀请白楚研究员用100分钟,为大家详细介绍了Judea Pearl绘制的因果科学蓝图,作为一个起点,去拥抱因果革命。可以查看对应的视频分享[https://campus.swarma.org/course/1522 解读《为什么》:攀登因果之梯]
 
关于这本书集智俱乐部邀请白楚研究员用100分钟,为大家详细介绍了Judea Pearl绘制的因果科学蓝图,作为一个起点,去拥抱因果革命。可以查看对应的视频分享[https://campus.swarma.org/course/1522 解读《为什么》:攀登因果之梯]
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“因果+X”就是要让因果真正地应用于我们的科学研究中,不管你是来自计算机、数理统计领域,还是社会学、经济学、管理学领域,还是医学、生物学领域,我们希望共同探究出因果研究的范式,真正解决因果的多学科应用问题,乃至解决工业界的问题。
 
“因果+X”就是要让因果真正地应用于我们的科学研究中,不管你是来自计算机、数理统计领域,还是社会学、经济学、管理学领域,还是医学、生物学领域,我们希望共同探究出因果研究的范式,真正解决因果的多学科应用问题,乃至解决工业界的问题。
 
===文章总结===
 
===文章总结===
[https://swarma.org/?p=24963 周日直播 | 从辛普森悖论谈起:因果效应中的混淆因子及可识别性 | 集智俱乐部 (swarma.org)]
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[https://swarma.org/?p=27916 因果推断:现代统计的思想飞跃 | 集智俱乐部 (swarma.org)]
 
[https://swarma.org/?p=27916 因果推断:现代统计的思想飞跃 | 集智俱乐部 (swarma.org)]
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*[https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨,以及因果在机器学习方面应用的分析。
 
*[https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨,以及因果在机器学习方面应用的分析。
 
*[https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径],这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开,第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础,第二部分是统计领域中的因果推断,第三个部分是机器学习中的因果(Causal AI)。
 
*[https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径],这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开,第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础,第二部分是统计领域中的因果推断,第三个部分是机器学习中的因果(Causal AI)。
*[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献],这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题,描述了动力学建模的常用方法和模型,并介绍了一些经典且重要的论文,这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源,所以大部分都有解读视频。
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*[https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍,来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。