哈佛大學公共衛生學院（HSPH）Miguel Hernan與Jamie Robins 教授共同編著了關于因果邏輯推斷方面的書作《因果推斷:概念與方法》，總共分3個部分，21章，280多頁，對因果推理的概念和方法做了系統性闡述，是各個領域包括經濟學、健康醫療、心理學、計算機等從業人士的重要參鑒材料
我（Miguel Hernan）和同事杰米·羅賓斯(Jamie Robins)正在寫一本書，書中對因果推理的概念和方法進行了連貫的介紹。目前，這些材料大多分散在幾個學科的期刊上，或者局限于技術文章。我們希望這本書能引起任何對因果推理感興趣的人的興趣，例如流行病學家、統計學家、心理學家、經濟學家、社會學家、政治學家、計算機科學家……這本書分為三個難度越來越大的部分:沒有模型的因果推理、有模型的因果推理和復雜縱向數據的因果推理。
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【導讀】來自蘇黎世聯邦理工學院的Afonso S. Bandeira教授撰寫了《數據科學數學基礎》新書書稿，共170頁pdf。現今在許多科學領域的實驗、觀察和數值模擬產生了大量的數據。這種快速增長預示著“以數據為中心的科學”時代的到來，這需要新的范式來處理如何獲取、處理、分布和分析數據。與此同時，人工智能的發展將給技術、科學和工業的許多領域帶來革命。本課程將涵蓋用于開發算法的數學模型和概念，這些算法可以處理數據科學、機器學習和人工智能帶來的一些挑戰。
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【導讀】2020 年 2 月 7 日-2 月 12 日，AAAI 2020 于美國紐約舉辦。近年來，將傳統的處理效果估計方法(如匹配估計器)和先進的表示學習方法(如深度神經網絡)相結合的一個新興的研究方向在廣闊的人工智能領域引起了越來越多的關注。來自Georgia、Buffalo、阿里巴巴與Virginia的學者做了因果推理表示學習報告，在本教程中，介紹用于治療效果估計的傳統和最先進的表示學習算法。關于因果推論，反事實和匹配估計的背景也將被包括。我們還將展示這些方法在不同應用領域的應用前景。
摘要
因果推理在醫療保健、市場營銷、醫療保健、政治科學和在線廣告等許多領域都有大量的實際應用。治療效果估計作為因果推理中的一個基本問題，在統計學上已被廣泛研究了幾十年。然而，傳統的處理效果估計方法不能很好地處理大規模、高維的異構數據。近年來，將傳統的處理效果估計方法(如匹配估計器)和先進的表示學習方法(如深度神經網絡)相結合的一個新興的研究方向在廣闊的人工智能領域引起了越來越多的關注。在本教程中，我們將介紹用于治療效果估計的傳統和最先進的表示學習算法。關于因果推論，反事實和匹配估計的背景也將被包括。我們還將展示這些方法在不同應用領域的應用前景。
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數十年來，因果推理是一個跨統計、計算機科學、教育、公共政策和經濟學等多個領域的重要研究課題。目前，與隨機對照試驗相比，利用觀測數據進行因果關系估計已經成為一個有吸引力的研究方向，因為有大量的可用數據和較低的預算要求。隨著機器學習領域的迅速發展，各種針對觀測數據的因果關系估計方法層出不窮。在這項調查中，我們提供了一個全面的綜述因果推理方法下的潛在結果框架，一個眾所周知的因果推理框架。這些方法根據是否需要潛在結果框架的所有三個假設分為兩類。對于每一類，分別對傳統的統計方法和最近的機器學習增強方法進行了討論和比較。并介紹了這些方法的合理應用，包括在廣告、推薦、醫藥等方面的應用。此外，還總結了常用的基準數據集和開放源代碼，便于研究者和實踐者探索、評價和應用因果推理方法。
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