Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• kaida6213

  読了日：2025/01/07

  do演算子と反事実の部分を噛み砕いてから演習本として読むとなかなか。

• チェリ

  読了日：2023/09/02

  読みにくい本だった。因果分析に興味を持ち、文章や数式の説明に加えてpythonコードもある本書を選んだ。読みにくい原因が複数あり、例えば変数名が「上司が「上司向け：部下とのキャリア面談のポイント研修」を受けた部下のキャリア面談の満足度」などやたらと長々しいものが多い。数式の説明も「これはAをBで割っている」の様な見れば分かる以上の解説がない。何のために割るのかが知りたい。章の繋がりも分かりにくく、前章の方法とどう違うか、メリデメリの比較も無ければ関係性も分からないので、結構辛い。最低限は説明しているが。。

• kaida6213

  読了日：2022/01/13

  初心者向け。因果推論、因果探索の一番はじめの本として良い。数式の裏付け説明はないです。

• shin

  読了日：2020/08/12

  Amazonでは理論面の解説が少ないとの厳しい評もあるが、まず実装してみてわかることもあるし、実装を因果探索まで含む幅広いテーマで説明している書は少ないので、個人的にはいい本だと思った。この本と理論の本と行き来しながら理論と適用条件とご利益を理解していくのが良さそう。理論の本の1冊目は、Pearl流とRubin流がバランス良く載っていて、想定読者が実務家となっている岩波データサイエンスVol.3がおすすめ。

• 好奇心の横断歩道を渡る！

  読了日：2021/01/20

  ConstraintBasedEstimator.pyが最新版のpgmpy(0.1.13)には無いため、ConstraintBasedEstimatorを使おうとするとエラー履いた。7-5の実装は本書と同じpgmpy==0.1.9で。8章「ディープラーニングを用いた因果探索」以外読了。細部まで理解したわけではないし、この本なしでも使えるようになってもいない。が、どの手法がどんな前程条件で使えて何を主張できるのか、なんとなく理解したつもり。データを見てピンとくることがあったらこの本を辞書にして実装したい。

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