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佩德罗·多明戈斯 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中信出版社

ISBN：9787508668673

商品编码：11161591429

作  者:(美)佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos) 著；黄芳萍 译 定  价:68 出 版 社:中信出版社 出版日期:2017年01月01日 页  数:402 装  帧:精装 ISBN:9787508668673

比尔·盖茨年度荐书！《**算法》近20年人工智能领域*轰动性的著作！揭秘机器学习的**逻辑，全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨森、图灵奖得主朱迪亚·珀尔、中国大数据领航人车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢 倾力推荐！

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如果你先想了解人工智能，那么推荐佩德罗·多明戈斯所著的《**算法》，**值得一读。——比尔·盖茨

●推荐序
●序
●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
●算法是狐狸，还是刺猬
●我们正面临什么危机
●新的万有理论
●部分目录

内容简介

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*佳路线，公司用算法来选择求职者……

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当机器*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。

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什么是**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“**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。

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你为什么必须了解**算法？

不论你等

(美)佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos) 著；黄芳萍 译 佩德罗·多明戈斯（Pedro?Domingos），华盛顿大学计算机科学教授，加州大学埃尔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。靠前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。荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的*高奖项）。被授予AAAI?Fellow（靠前人工智能学会AAAI是靠前人工智能领域*的学术组织，Fellow是该学会给予会员的*高荣誉）、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(IBM?Faculty?Award)，以及多等

《深度探索：神经网络的奥秘与实践》 内容概要 本书旨在为读者提供一个全面而深入的神经网络学习之旅。我们将从最基础的概念入手，逐步剖析神经网络的构成原理、运作机制以及在现代人工智能领域的核心作用。本书不仅仅停留在理论的讲解，更注重通过大量的实例和代码实现，引导读者亲手构建、训练和优化各类神经网络模型。我们将涵盖从经典的感知机到复杂的深度学习模型，涵盖监督学习、无监督学习以及强化学习中的代表性神经网络架构。 第一部分：神经网络的基石——感知机与多层感知机 1. 引言：人工智能的曙光——什么是神经网络？ 人类智能的启发：生物神经元的模型化。 神经网络的定义与基本单元——神经元。 机器学习中的神经网络位置。 本书的学习目标与路线图。 2. 感知机：神经网络的“原子” 感知机的结构：输入层、权重、偏置、激活函数、输出。 激活函数的选择：阶跃函数、Sigmoid、ReLU等。 感知机的学习规则：感知机学习算法。 感知机的局限性：线性可分问题。 3. 多层感知机（MLP）：突破线性边界 隐藏层的引入：解决线性不可分问题。 MLP的结构：输入层、隐藏层、输出层。 前向传播：数据如何通过网络。 损失函数：衡量模型预测的误差。 反向传播算法：核心的训练机制。 梯度下降法：更新权重和偏置。 链式法则的数学原理。 误差的传播与权重更新。 激活函数的选择与作用。 MLP的实际应用场景：分类、回归。 实践案例： 使用Python和NumPy从零开始实现一个简单的MLP进行手写数字识别。 第二部分：走向深度——卷积神经网络（CNN）的崛起 1. 引言：图像识别的革命——为什么需要CNN？ 传统MLP在图像处理上的挑战：参数量爆炸、空间信息丢失。 CNN的核心思想：局部感受野、权值共享、池化。 2. 卷积层：提取空间特征的利器 卷积核（滤波器）：识别图像中的模式（边缘、纹理等）。 卷积操作的数学原理。 感受野：卷积核覆盖的输入区域。 填充（Padding）与步幅（Stride）的作用。 多通道卷积：处理彩色图像。 实践案例： 使用TensorFlow/PyTorch构建一个基础卷积层，并可视化其提取的特征图。 3. 池化层：降低维度，增强鲁棒性 最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）。 池化的作用：减少计算量、防止过拟合、提高平移不变性。 4. CNN的典型架构 LeNet-5：早期成功的CNN模型。 AlexNet：突破性的模型，使用ReLU和Dropout。 VGGNet：深度和宽度对性能的影响。 GoogLeNet/Inception：网络中的网络，模块化设计。 ResNet：残差连接，解决深度网络的梯度消失问题。 实践案例： 使用TensorFlow/PyTorch搭建一个经典的CNN模型（如VGG16或ResNet50）进行图像分类任务（如CIFAR-10或ImageNet子集）。 5. CNN在其他领域的应用 目标检测：YOLO, Faster R-CNN等。 图像分割：U-Net, Mask R-CNN等。 自然语言处理中的CNN应用。 第三部分：序列数据的王者——循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） 1. 引言：处理时间序列——RNN的诞生 传统神经网络处理序列数据的困境。 RNN的循环结构：信息在时间步之间传递。 隐藏状态：编码历史信息。 2. RNN的原理与训练 前向传播中的时间展开。 损失函数在序列上的计算。 反向传播通过时间（BPTT）：训练RNN。 挑战： 梯度消失与梯度爆炸。 实践案例： 使用Python实现一个简单的RNN单元，理解其循环计算过程。 3. 长短期记忆网络（LSTM）：解决遗忘问题 LSTM的门控机制：输入门、遗忘门、输出门。 细胞状态（Cell State）：长时记忆的载体。 LSTM的详细工作流程。 LSTM的变体：GRU（门控循环单元）。 实践案例： 使用TensorFlow/PyTorch搭建一个LSTM模型进行文本情感分析或机器翻译任务。 4. RNN/LSTM在自然语言处理（NLP）中的强大应用 文本生成。 序列标注（命名实体识别）。 语言模型。 机器翻译。 语音识别。 第四部分：处理全局依赖——Transformer模型与注意力机制 1. 引言：NLP的下一个范式——注意力机制的革命 RNN/LSTM在处理长序列时的性能瓶颈。 注意力机制的核心思想：让模型关注输入序列中的重要部分。 2. 自注意力机制（Self-Attention） Query, Key, Value的概念。 Scaled Dot-Product Attention。 多头注意力（Multi-Head Attention）。 实践案例： 使用PyTorch实现一个简化的自注意力模块。 3. Transformer模型架构 编码器-解码器结构。 位置编码（Positional Encoding）：弥补自注意力丢失的位置信息。 Feed-Forward网络。 残差连接与层归一化。 4. Transformer在NLP领域的巨大成功 BERT：预训练语言模型，颠覆NLP研究。 GPT系列：强大的文本生成能力。 T5, RoBERTa等。 实践案例： 使用预训练的Transformer模型（如Hugging Face Transformers库）进行文本分类或问答任务。 第五部分：无监督学习与生成模型 1. 自编码器（Autoencoder） 编码器（Encoder）与解码器（Decoder）结构。 降维与特征学习。 变分自编码器（VAE）：生成模型。 实践案例： 构建一个降噪自编码器。 2. 生成对抗网络（GAN） 生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的对抗训练。 GAN的原理与训练过程。 GAN的应用：图像生成、风格迁移。 GAN的挑战与改进：DCGAN, StyleGAN等。 实践案例： 使用TensorFlow/PyTorch实现一个简单的GAN模型生成MNIST图像。 第六部分：神经网络的实践与优化 1. 数据集的准备与预处理 数据清洗、特征工程。 数据增强。 数据集划分：训练集、验证集、测试集。 2. 模型训练中的关键技术 优化器：SGD, Adam, RMSprop等。 学习率调度。 正则化技术：Dropout, L1/L2正则化, Batch Normalization。 早停法（Early Stopping）。 3. 模型评估与调优 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等。 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 模型的可解释性：可视化、LIME、SHAP。 4. 神经网络框架概览 TensorFlow与Keras。 PyTorch。 选择合适的框架。 第七部分：神经网络的未来展望 1. 图神经网络（GNN） 2. 可解释AI（XAI） 3. 联邦学习（Federated Learning） 4. 神经符号AI 总结 本书通过循序渐进的方式，从神经网络的基础概念到前沿模型，详细介绍了神经网络的核心原理、关键技术及其广泛应用。读者将不仅仅掌握理论知识，更能通过大量的实践案例，提升动手能力，为解决实际问题打下坚实基础。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，您将能够深刻理解神经网络的强大之处，并能在人工智能领域创造出属于自己的价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初拿到《终极算法》这本书时，并没有抱太大的期待，以为会是一本充斥着数学公式和晦涩概念的纯技术书籍。然而，这本书彻底颠覆了我的刻板印象，它用一种极其生动且富有洞察力的方式，为我展开了一个前所未有的算法世界。作者并非简单地罗列各种算法，而是将它们置于一个更宏大的历史和哲学背景下进行探讨，让我看到了算法发展的内在逻辑和演进趋势。 我印象最深刻的是，书中对于“统一性”和“通用性”的追求。作者反复强调，真正的“终极算法”可能并非是某一种特定的算法，而是一种能够融合、吸收、并不断进化的算法框架。这种观点让我意识到，我们过去所接触的许多算法，或许只是通往“终极”道路上的一个个重要节点。书中的例子，从早期的逻辑推理到现代的深度学习，都清晰地展现了这种不断追求更强大、更普适的智能的努力。 阅读过程中，我多次被书中对于“学习”和“适应”的讨论所吸引。作者将算法的学习过程与生物体的进化过程巧妙地联系起来，揭示了智能在面对未知环境时所展现出的惊人能力。这让我开始反思，我们如何才能让算法拥有更强的自主学习和自我优化能力，从而更好地应对日益复杂多变的现实世界。 这本书的语言风格非常独特，它既有严谨的学术深度，又不失轻松的科普趣味。作者善于运用形象的比喻和贴切的案例，将抽象的算法原理具象化，让即便是算法领域的初学者也能轻松理解。我尤其喜欢作者在探讨一些前沿算法时，所展现出的那种对未知的好奇和对可能性的探索精神。 总而言之，《终极算法》不仅仅是一本关于算法的书，它更是一次关于人类智慧极限的探索之旅。它让我看到了算法的广阔前景，也激发了我对人工智能未来发展的无限遐想。这本书让我对“智能”这个概念有了全新的认识，并且深深地相信，我们正站在一个由算法驱动的全新时代的起点。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为，算法就是那种写在代码里的、冰冷的逻辑。但在读了《终极算法》之后，我才发现，算法远不止于此。它是一种思想，一种解决问题的哲学，甚至是一种艺术。作者在书中描绘的“终极算法”愿景，让我感到无比震撼。它不仅仅是一个技术目标，更是一种对智能的极致追求。 书中的一些讨论，比如关于“黑箱模型”的局限性，以及如何让算法更加“可解释”，对我触动很大。我们常常会听到各种算法的惊人表现，但很少有人能真正理解它们是如何得出这些结论的。这本书则试图打破这种隔阂，让读者能够更深入地理解算法的内部运作机制。 我特别喜欢作者对于“泛化能力”的强调。一个好的算法，不仅要在训练数据上表现出色，更要在未见过的数据上也能有良好的表现。这让我联想到很多现实生活中的例子，比如一个只会背诵课本的学生，和一个能够灵活运用知识解决实际问题的学生。书中的“终极算法”似乎也在追求这种“举一反三”的能力。 而且，这本书的叙事方式非常引人入胜。作者会巧妙地将一些看似不相关的概念串联起来，形成一个完整的故事线。你不会觉得自己在读一本枯燥的技术手册，反而更像是在听一个关于人类智慧如何不断突破极限的传奇故事。 我从这本书中获得的，不仅仅是知识，更是一种对未来的憧憬。它让我看到了算法在解决人类重大挑战方面的巨大潜力，也让我更加坚信，科技的力量能够不断推动社会进步。读完这本书，我感觉自己的视野被极大地拓宽了，对许多过去模糊不清的概念都有了清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对算法世界的大门！我之前一直觉得算法是个高不可攀、极其枯燥的学科，只停留在一些基础概念的了解层面。但《终极算法》的出现，彻底颠覆了我的认知。它不是那种枯燥乏味的教科书，也不是晦涩难懂的学术论文集。作者用一种非常引人入胜的方式，将复杂的算法原理娓娓道来。 最让我惊喜的是，这本书并没有局限于某一种特定的算法，而是从一个更宏观的视角出发，探讨了“终极算法”这个概念本身。它不仅仅是介绍各种算法的优劣和适用场景，更重要的是，它在试图解释为什么会有这些算法，它们是如何被创造出来，以及它们背后蕴含的普适性原理。读这本书的过程，就像是在进行一场思想的冒险，每一次翻页都充满了期待，我仿佛能看到算法的演进脉络，从简单的搜索到复杂的机器学习，再到更深层次的通用智能。 书中的例子也十分贴切，而且非常多元化，涉及了从金融、医疗到社交网络等各个领域。这些真实的案例让我深刻理解了算法是如何在现实世界中发挥作用的，而不是仅仅停留在理论层面。我尤其喜欢作者对于一些经典算法的拆解，比如推荐系统是如何工作的，搜索引擎是如何进行排名的。这些曾经让我感到神秘的操作，在作者的笔下变得清晰易懂。 而且，这本书的语言风格非常人性化，即使是对算法不甚了解的读者，也能在其中找到乐趣。作者并没有回避技术细节，但会用通俗易懂的比喻和类比来解释，让复杂的技术概念变得生动有趣。我甚至发现自己开始主动去思考，在日常生活中，有哪些方面可以应用到书中所讲的算法原理。这让我觉得，这本书不仅仅是学到了知识，更是提升了解决问题的思维方式。 总而言之，《终极算法》是一本我强烈推荐给任何对技术、对数据、对未来感兴趣的人的书。它不仅仅是一本算法书籍，更是一本关于智慧、关于创造、关于探索可能性的书。它让我看到了算法的无限潜力，也激发了我进一步学习和探索的动力。我迫不及待地想将书中提到的概念应用到我的工作和生活中，去尝试解决一些曾经困扰我的问题。这真的是一本“终极”的启蒙读物！

评分☆☆☆☆☆

从这本书里，我切实感受到了人类智慧的迭代和演进，尤其是算法作为核心驱动力的角色。作者并没有像一些技术书籍那样，将各种算法“堆砌”在一起，而是花了很大的篇幅去梳理算法发展的脉络，以及不同算法之间是如何相互启发、相互促进的。这让我对“终极算法”这个概念有了更深刻的理解，它并非是一个单一的、静止的理论，而是一个不断逼近、不断完善的过程。 书中对于“通用算法”的探讨，让我眼前一亮。我们常常会接触到各种专门解决特定问题的算法，比如排序算法、搜索算法等等。但《终极算法》则更进一步，它在思考是否存在一种更普适的、能够解决更广泛问题的算法框架。这种思考方式本身就非常有启发性，让我意识到，很多看似独立的技术问题，可能背后有着共通的原理。 我特别欣赏作者在书中对“学习”这个概念的深入剖析。无论是机器的学习，还是人类的学习，都存在着某种共通的规律。书中的很多例子都指向了如何让算法具备“学习”的能力，从而能够适应不断变化的环境，甚至预测未来。这不仅仅是对技术前沿的介绍，更是对智能本质的一种哲学层面的探索。 阅读的过程中，我常常会停下来思考，书中提到的很多概念，例如“模式识别”、“概率推理”，在现实生活中是如何体现的。有时候，一个简单的推荐列表，背后可能就蕴含着极其复杂的算法逻辑。这本书让我学会了用一种更“算法化”的视角去观察世界，去分析问题，去理解现象。 我个人觉得，这本书的价值不仅仅在于它介绍了多少种算法，更在于它提供了一种思考算法的方式，一种理解算法演进的框架。它鼓励读者去跳出具体的算法细节，去思考算法的本质，去探索算法的边界。对于我来说，这不仅仅是一次阅读体验，更是一次思维的拓展和升华。这本书让我看到了算法的宏伟蓝图，也让我更加期待未来的技术发展。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对科技抱有浓厚兴趣但又非科班出身的读者来说，《终极算法》这本书无疑是一份珍贵的礼物。它以一种极其巧妙的方式，将算法这个看似“高冷”的领域，变得既深刻又易于理解。作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从一个更高的维度，去审视算法的存在意义和发展轨迹。 我被书中关于“模式”和“预测”的论述深深吸引。作者通过一系列生动的案例，揭示了算法如何通过识别数据中的模式，来预测未来的趋势。从简单的天气预报，到复杂的金融市场分析，再到个性化的内容推荐，这些看似互不相关的应用，背后都可能隐藏着相似的算法逻辑。这让我对“数据”这个概念有了更深的敬畏，它不仅仅是冰冷数字的集合，更是蕴含着巨大潜力的信息宝库。 书中对“通用人工智能”的探讨，更是让我浮想联翩。作者并没有将“终极算法”定义为某种单一的技术，而是将其视为一个不断逼近、不断迭代的理想状态。这种开放式的定义，反而更能激发读者的想象力，去思考算法的无限可能性。我开始意识到，我们所追求的，并非是某一个完美的算法，而是一个能够持续学习、适应和进化的智能系统。 我特别欣赏作者在阐述复杂的算法概念时，所展现出的那种条理清晰和逻辑严密。即使是在讨论一些非常前沿的理论，作者也能通过层层递进的解释，让读者逐渐掌握核心要义。这种写作方式，极大地降低了阅读门槛，让更多非专业人士也能从中获益。 《终极算法》这本书，让我不仅仅是了解了算法，更是理解了算法背后所代表的思维方式和解决问题的哲学。它让我看到了科技的边界是如何被不断拓展的，也让我对人类智慧的未来充满了信心。这本书带给我的，不仅仅是知识的增长，更是一次关于探索和发现的深刻体验。

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

内容不错，值得看，正版推荐哈

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本书，拓展思维无限空间，唯一缺陷是自己理解有限，准备读第二遍！

评分☆☆☆☆☆

比较新，有塑料密封，2017年4月第6次印刷，内容还没看

评分☆☆☆☆☆

很不错，但是需要20个字才能获得京豆，算了一下，好像够20个字了。

评分☆☆☆☆☆

这个书的想法厉害了，比较有启发性，概念性了解

评分☆☆☆☆☆

内容很丰富，很赞的一本书，要好好品读，好好学习书中的内容。

评分☆☆☆☆☆

高大上。不是很难懂