因果论（原书第2版）经典读后感有感

《因果论（原书第2版）》是一本由[美] Judea Pearl著作，机械工业出版社出版的534图书，本书定价：平装，页数：2022-4，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《因果论（原书第2版）》读后感(一)：《因果论:模型、推理和推断(原书第2版)》

《因果论:模型、推理和推断(原书第2版)》这本书，是机械工业出版社的图书。首先说，书的纸张以及印刷质量都很不错，用起来很放心，质量非常好。这本书可以称得上目前市面上讲因果推断最最最权威的一本著作，而且这本书的作者是著名的因果推展专家经济学者，系统的学习因果推断的相关的理论和方法，并且将它用在实践中。在这强烈推荐大家来一起学习。名著需要慢慢品味，真正理解需要时间！大数据时代追求的是什么，不再强调为什么，因果是科学的终极目标。 这本书非常不错的一本关于因果推断的书籍，这本书主要的话题是诺贝尔经济学级别的话题，本书很专业，需要有数学基础，大量公式但却不晦涩，作者功力高深，讲的很透彻很清楚，学习起来是有点难度的，观点十分清晰，学习起来投入度高。因果论，不仅是机器学习人工智能的核心导向，也是认识大千世界的法门。 万物皆有因果，果来源于因，适合需要学习因果相关知识的朋友多多研究。

《因果论（原书第2版）》读后感(二)：《万物皆因果》

基础学科理论的突破往往会带来重大的技术变革，尽管它们的时间是不一致的，但不重要。在《三体》游戏中，人们穷奇技能去寻找太阳运行的规律，找出恒纪元和乱纪元交替演变的原因，探寻它们之间的因果关系。

随着人工智能元年的到来，学术界和工业界都在忙着进行“智能化”的研究，尤其是在大数据技术的蓬勃发展之下和深度学习技术的不断更迭，我们只关心数据量的大小，数据质量的好坏，我们变得越来越机械化，不谈因果只涉结果，反复训练反复拟合。在无数个黑盒子中“如痴如梦”地探索。

直到我看到图灵奖获得者、美国国家科学院院士朱迪亚·珀尔的《因果论：模型、推理和推断》这本书，才发现因果论的世界真的太神奇，甚至我觉得因果推断会是下一个AI研究热点。首先这本书属于科学和技术丛书，因此需要有一定的专业知识才能很好的进行阅读，书中的章节内容我这里就不在进行阐述。

看完这本书你会有一个想法：我们将通过一种什么手段将“观察”（或许通过实验）得到的相关关系转化为因果关系，尤其是在我们面对复杂的系统当中。这问题看上去真就好像是一个哲学问题，我得多读几遍才能找到一点想法。

最后我想说的是，对于个人而言，这本书真的是非常值得阅读，当然了阅读的困难也很大的，我将慢慢的探索因果世界的奥秘，毕竟因果关系让这个世界变得更加紧密。

《因果论（原书第2版）》读后感(三)：因果论阅读

对搞深度学习的人来说，非常推荐Judea Pearl的《因果论》这本书。在计算机视觉领域，因果推断是非常重要的一个概念，因为我们经常需要根据图像中的信息推断出物体之间的因果关系，比如物体A是否是物体B的原因，物体C是否影响了物体D等等。因此，深入了解因果推断对于计算机视觉研究者来说是非常有价值的。

这本书以易于理解的方式介绍了因果推断的基本概念和方法。书中详细介绍了因果图、概率推断和因果效应等重要概念，并且提供了许多例子来说明这些概念的应用。在阅读本书之前，读者需要有一定的数学基础，例如概率论和线性代数等基础知识。但即使是初学者也可以通过本书中的实例理解基本的概念。

除了介绍基本概念，本书还深入探讨了因果推断的一些挑战和限制。例如，作者强调了因果关系的方向性，并提供了如何区分相关关系和因果关系的方法。此外，作者还讨论了因果推断中的一些常见偏差和误解，例如回避交互作用、混淆和选择性偏差等。

在计算机视觉领域，因果推断的应用非常广泛。例如，在图像处理中，我们需要推断出物体之间的因果关系，以便更好地理解场景和执行任务。另外，在机器学习中，因果推断也是一个重要的研究领域。通过了解因果推断的基本概念和方法，我们可以更好地理解机器学习算法的工作原理，并且可以设计出更加精确和可靠的模型。

总之，Judea Pearl的《因果论》这本书是一本非常值得计算机视觉研究者阅读的书籍。本书深入浅出地介绍了因果推断的基本概念和方法，并提供了许多实例和应用场景。通过阅读本书，我们可以更好地理解因果推断的概念和应用，并且可以在计算机视觉研究中更加高效地应用这些知识。