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第656行： − − [https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用] 第663行：
第661行： − *[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。
→编者推荐
* 共同主办 2016 UAI Workshop on Causation: Foundation to Application [http://people.hss.caltech.edu/~fde/UAI2016WS/ 链接].
* 共同主办 2016 UAI Workshop on Causation: Foundation to Application [http://people.hss.caltech.edu/~fde/UAI2016WS/ 链接].
== 相关链接 ==
== 编者推荐 ==
=== 学者相关推荐 ===
[https://causalai.net/ 个人主页]
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[https://scholar.google.com/citations?user=r5U-D7YAAAAJ Google Scholar]
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===集智学园课程推荐===
===集智学园课程推荐===
[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]
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===相关路径===
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*[https://pattern.swarma.org/article/79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表 | 集智斑图 (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。
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*[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）。
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