作品简介

算法已在多大程度上影响我们的生活?

购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择最佳路线,公司用算法来选择求职者

当机器最终学会如何学习时,将会发生什么?

不同于传统算法,现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”,它们通过学习我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。

什么是终极算法?

机器学习五大学派,每个学派都有自己的主算法,能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点,就有可能找到一种“终极算法”,该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识,这也必将创造新的人类文明。

你为什么必须了解终极算法?

不论你身处什么行业、做什么工作,了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观,预测以后的科技发展,布局未来,占位未来!

佩德罗•多明戈斯(Pedro Domingos)

•美国华盛顿大学计算机科学教授,加州大学欧文分校信息与计算机科学博士,在机器学习与数据挖掘方面著有200多部专业著作和数百篇论文。

•国际机器学习学会联合创始人,《机器学习》杂志编委会成员,JAIR前副主编。

•美国人工智能协会院士(AAAI Fellow,国际人工智能界的最高荣誉),荣获SIGKDD创新大奖(数据科学领域的最高奖项)、斯隆奖(Sloan Fellowship)、美国国家科学基金会成就奖(NSF CAREER Award)、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。

作品目录

  • 推荐序
  • 第一章 机器学习革命
  • 学习算法入门
  • 为何商业拥护机器学习
  • 给科学方法增压
  • 10亿个比尔·克林顿
  • 学习算法与国家安全
  • 我们将走向何方
  • 第二章 终极算法
  • 来自神经科学的论证
  • 来自进化论的论证
  • 来自物理学的论证
  • 来自统计学的论证
  • 来自计算机科学的论证
  • 机器学习算法与知识工程师
  • 天鹅咬了机器人
  • 终极算法是狐狸,还是刺猬
  • 我们正面临什么危机
  • 新的万有理论
  • 未达标准的终极算法候选项
  • 机器学习的五大学派
  • 第三章 符号学派:休谟的归纳问题
  • 约不约
  • “天下没有免费的午餐”定理
  • 对知识泵进行预设
  • 如何征服世界
  • 在无知与幻觉之间
  • 你能信任的准确度
  • 归纳是逆向的演绎
  • 掌握治愈癌症的方法
  • 20问游戏
  • 符号学派
  • 第四章 联结学派:大脑如何学习
  • 感知器的兴盛与衰亡
  • 物理学家用玻璃制作大脑
  • 世界上最重要的曲线
  • 攀登超空间里的高峰
  • 感知器的复仇
  • 一个完整的细胞模型
  • 大脑的更深处
  • 第五章 进化学派:自然的学习算法
  • 达尔文的算法
  • 探索:利用困境
  • 程序的适者生存法则
  • 性有何用
  • 先天与后天
  • 谁学得最快,谁就会赢
  • 第六章 贝叶斯学派:在贝叶斯教堂里
  • 统治世界的定理
  • 所有模型都是错的,但有些却有用
  • 从《尤金·奥涅金》到Siri
  • 所有东西都有关联,但不是直接关联
  • 推理问题
  • 掌握贝叶斯学派的方法
  • 马尔可夫权衡证据
  • 逻辑与概率:一对不幸的组合
  • 第七章 类推学派:像什么就是什么
  • 完美另一半
  • 维数灾难
  • 空中蛇灾
  • 爬上梯子
  • 起床啦
  • 第八章 无师自通
  • 物以类聚,人以群分
  • 发现数据的形状
  • 拥护享乐主义的机器人
  • 熟能生巧
  • 学会关联
  • 第九章 解开迷惑
  • 万里挑一
  • 终极算法之城
  • 马尔科夫逻辑网络
  • 从休谟到你的家用机器人
  • 行星尺度机器学习
  • 医生马上来看你
  • 第十章 建立在机器学习之上的世界
  • 性、谎言和机器学习
  • 数码镜子
  • 充满模型的社会
  • 分享与否?方式、地点如何?
  • 神经网络抢了我的工作
  • 战争不属于人类
  • 谷歌+终极算法=天网?
  • 进化的第二部分
  • 后记
  • 致谢
  • 延伸阅读
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