awesome causal inference

令人敬畏的因果推理

很棒的因果推理资源的精选列表。
该列表的目的是为熟悉因果关系提供一个起点。

目录

• 图书

• 课程

• 视频和讲座

• 工具

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图书

1. 《为什么》作者：朱迪亚·珀尔 (Judea Pearl)、达纳·麦肯齐 (Dana Mackenzie)
2. 米格尔·埃尔南 (Miguel Hernán)、詹姆斯·罗宾斯 (James Robins) 的因果推理书（假设）免费下载
3. 统计学中的因果推理：Judea Pearl、Madelyn Glymour、Nicholas P. Jewell 的入门读本
4. 因果推理的要素：基础和学习算法 作者：Jonas Peters、Dominik Janzing 和 Bernhard Schölkopf -免费下载
5. 反事实和因果推理：社会研究的方法和原则 作者：Stephen L. Morgan、Christopher Winship
6. Hernán MA、Robins JM 的因果推理书免费下载
7. 因果关系：模型、推理和推论作者：Judea Pearl
8. 统计、社会和生物医学科学的因果推理：Guido W. Imbens 和 Donald B. Rubin 的介绍
9. 因果推理：斯科特·坎宁安 (Scott Cunningham) 的 Mixtape免费下载
10. 数据科学的因果推理 作者：Aleix Ruiz de Villa

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课程

1. 因果推理简介（2020 年秋季）（免费）

2. 因果关系速成班：从观察数据推断因果效应（免费）

3. R 因果推理 - 简介（免费）

4. 因果机器学习迷你课程（免费）

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视频和讲座

1. 因果关系讲座：4 部分，乔纳斯·彼得斯 (Jonas Peters)
2. 迈向因果强化学习 (CRL) - ICML'20 - 第一部分 作者：Elias Bareinboim
3. 走向因果强化学习 (CRL) - ICML'20 - 第二部分 作者：Elias Bareinboim
4. 论人工智能的因果基础 作者：Elias Bareinboim
5. Judea Pearl：因果推理、反事实和通用人工智能之路 |莱克斯·弗里德曼播客 #56 作者：Judea Pearl 和莱克斯·弗里德曼
6. NeurIPS 2018 因果学习研讨会
7. Matt Masten 的因果推理训练营

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工具

1. 为什么？使因果推理变得容易（Python）
2. Ananke：因果推理模块 (Python)
3. Causal ML：使用 ML 进行提升建模和因果推理的软件包 (Python)
4. CausalNex：使用贝叶斯网络进行因果推理的工具包 (Python)
5. pgmpy：用于贝叶斯网络中学习（结构和参数）和推理（统计和因果）的 Python 库