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探索因果规律之因果推断基础（ft. The Book of Why by Judea Pearl)
https://www.bilibili.com/video/BV17b4y1W7rk/?spm_id_from=autoNext&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 后门准则需要先理解后门路径，后门路径就是在x和y之间有一个指向x的路径，就是有一个指向x的箭头的路径，注意除了指向x的那一小块路Pearl开源的企业级权限管理系统
Pearl 是Gem生态中的成员之一，基于SpringBoot2.2+开发的用户权限系统，内置强大基础业务能力，完善的权限控制体系，高效稳定的底层支撑。为企业提供拿来即用的基础框架，也是您学习Java企业级微服务平台的最佳学习案例。 http://www.gemframework.com 基础能力建设：精细化权限管理，自定义AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40Judea教授《 The New Science of Cause and Effect with reflections ondata s》
AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40Judea教授《 The New Science of Cause and Effect with reflections ondata s》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一贝叶斯网络之父Judea Pearl力荐、LeCun点赞，这篇长论文全面解读机器学习中的因果关系
本文认为机器学习和人工智能领域中的待解难题本质上与因果关系有关。图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾自嘲自己是「AI 社区的反叛者」，因为他对人工智能发展方向的观点与主流趋势相反。Pearl 认为，尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步，但遗憾的是，所有的模型不过是对贝叶斯之父Judea Pearl推荐：机器学习因果推理的7个有用工具
三层式因果模型层级因果模型理论所揭示的一个有用见解是根据每个类能够回答的问题类型对因果信息进行分类。这种分类形成了三层式的结构，只有当层级 j（j >= i）的信息可用时才能回答层级 i（i = 1,2,3）的问题。最低（第一）层被叫作关联（Association），它涉及由裸数据定义的纯统计关系。大多数机器机器学习因果推理
人工智能先驱、贝叶斯网络之父、美国计算机科学家 Judea Pearl 在最近的一篇论文中解释了基于数据统计的机器学习系统的一些局限性。要理解“为什么”，并回答“如果……会怎样”之类的问题，我们需要某种因果模型。在社会科学领域，尤其是流行病学中，一种名为“结构因果模型”（SCM）的革命AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40《 The New Science of Cause and Effect with reflections on data science》
AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之09:40《 The New Science of Cause and Effect with reflections on data science》 导读：Judea Pearl 图灵奖得主，贝叶斯网络提出者。朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）——以色列裔美籍计算机科学家、哲学家，以倡导人工智能的概率方法和深度学习的光环背后，都有哪些机器学习的新进展被忽视了？
2020-01-27 19:22 导语：机器学习领域的下一场革命开始萌芽了吗？ 雷锋网 AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学json数据格式
1，json有两种格式： ①对象格式：{'key1':obj,'key2':obj,'key3':obj...} ②数组/集合格式：[obj,obj,obj...] 2，数据在名称/值对中和 2，数由逗号分隔 JSON对象（只有基本类型） var json1={ "name":"pearl", "age":"24" } JSON对象（有基本类型，有对