原文：因果推断与机器学习，终于有本书能讲明白啦！
因果AI热度背后的打靶迷局
脑极体    阅21    转3
因果推断对当下人工智能、机器学习的影响
坚定不移2    阅8
让神经网络变得透明-因果推理对机器学习的八项助力
kevingiao    阅204
机器学习与统计学、计量经济学的区别与联系
萌糍粑    阅1156    转16
一场因果革命，Judea Pearl最新力作《为什么》中文版发布
他河之石    阅336    转4
重构广义应用数学：人工智能，数学发展的重大机遇
wunianyi    阅191
九章云极DataCanvas开源技术副总裁杨健：从预测到决策，YLearn全流程解决因果学习难题
阿明哥哥资料区    阅5    转2
拯救数据科学的“半贝叶斯人”
东西二王    阅30
因果机器学习的前沿进展综述
汉无为    阅35    转2
因果推断方法分类汇总：怎样从复杂系统中找到因果关系
hyxz_ljf    阅3977    转25
蔡瑞初、陈微、郝志峰：因果推断与因果性学习研究进展
liyu_sun    阅340    转4
Science经典论文：如何检测复杂生态系统中的因果关系？
lindan9997    阅143    转3
快手因果推断与实验设计
计量经济圈    阅818    转5
今天来聊一聊可信机器学习
昵称26407850    阅20
数学和统计学家怎么看因果推断方法的? 看这篇综述就够了！
湖经松哥    阅31
集大成者！可解释人工智能(XAI)研究最新进展万字综述论文: 概念体系机遇和挑战—构建负责任的人工智...
点画狼藉    阅1995    转21
难以捉摸？机器学习模型的可解释性初探
DuerOS布道师    阅23    转2
2018机器学习和AI最大突破没找到，但我发现了最大障碍！
nzpeach    阅44
GNN的基础、前沿和应用
520jefferson    阅40
张江：从图网络到因果推断，复杂系统自动建模五部曲
tldom    阅874    转10
“经济学 机器学习 计算”我们整理了入门综述、案例和代码（人大校内可访问）
10羊皮卷    阅270    转4
漫谈人工智能的公平性
liuaqbb    阅1378    转16
新模型，新风险：如何有效管理机器学习与人工智能
hercules028    阅271    转5
这家公司正在影响大公司决策，还开发了一款机器学习优化引擎
歪小姐    阅83    转5
打开人工智能“黑盒” 华夏基金首席数据官参与撰写书籍上市
bawuping    阅6    转2
我们能不能相信人工智能？
人老颠东    阅104    转2
算法“黑箱”下AI信任存疑，可解释性AI迎来发展“元年”
科技云报道    阅13
对话AAAI-17论文作者Yusuf Erol、吴翼和李磊：从预设参数滤波算法到概率编程
lzhzip360doc    阅53
NIPS大会最精彩一日：AlphaZero遭受质疑；史上第一场正式辩论与LeCun激情抗辩；元学习&...
taotao_2016    阅91
人工智能“大厦”急需夯实数理“基础”
紫微o太微o天市    阅94