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佩德羅·多明戈斯 著

圖書標籤:

• 算法
• 數據結構
• 編程
• 計算機科學
• 人工智能
• 機器學習
• Python
• Java
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店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中信齣版社

ISBN：9787508668673

商品編碼：11161591429

作  者:(美)佩德羅·多明戈斯(Pedro Domingos) 著；黃芳萍 譯 定  價:68 齣 版 社:中信齣版社 齣版日期:2017年01月01日 頁  數:402 裝  幀:精裝 ISBN:9787508668673

比爾·蓋茨年度薦書！《**算法》近20年人工智能領域*轟動性的著作！揭秘機器學習的**邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來。《喬布斯傳》作者沃爾特·艾薩森、圖靈奬得主硃迪亞·珀爾、中國大數據領航人車品覺、今日頭條首席算法架構師曹歡歡 傾力推薦！

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如果你先想瞭解人工智能，那麼推薦佩德羅·多明戈斯所著的《**算法》，**值得一讀。——比爾·蓋茨

●推薦序
●序
●機器學習革命
●學習算法入門
●為何商業擁護機器學習
●給科學方法增壓
●10億個比爾·剋林頓
●學習算法與國傢安全
●我們將走嚮何方
●第二章算法
●來自神經科學的論證
●來自進化論的論證
●來自物理學的論證
●來自統計學的論證
●來自計算機科學的論證
●機器學習算法與知識工程師
●天鵝咬瞭機器人
●算法是狐狸，還是刺蝟
●我們正麵臨什麼危機
●新的萬有理論
●部分目錄

內容簡介

算法已在多大程度上影響我們的生活？

購物網站用算法來為你推薦商品，點評網站用算法來幫你選擇餐館，GPS係統用算法來幫你選擇*佳路綫，公司用算法來選擇求職者……

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當機器*終學會如何學習時，將會發生什麼？

不同於傳統算法，現在悄然我們生活的是“能夠學習的機器”，它們通過學習我們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在我們還沒提齣要求，就能完成我們想做的事。

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什麼是**算法？

機器學習五大學派，每個學派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整閤所有這些算法的優點，就有可能找到一種“**算法”，該算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。

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你為什麼必須瞭解**算法？

不論你等

(美)佩德羅·多明戈斯(Pedro Domingos) 著；黃芳萍 譯 佩德羅·多明戈斯（Pedro?Domingos），華盛頓大學計算機科學教授，加州大學埃爾文分校信息與計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方麵著有200多部專業著作和數百篇論文。靠前機器學習學會聯閤創始人，《機器學習》雜誌編委會成員，JAIR前副主編。榮獲SIGKDD創新大奬（數據科學領域的*高奬項）。被授予AAAI?Fellow（靠前人工智能學會AAAI是靠前人工智能領域*的學術組織，Fellow是該學會給予會員的*高榮譽）、Sloan?Fellowship、美國國傢科學基金會成就奬（NSF?CAREER?Award）、富布賴特奬學金、IBM學院奬(IBM?Faculty?Award)，以及多等

《深度探索：神經網絡的奧秘與實踐》 內容概要 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的神經網絡學習之旅。我們將從最基礎的概念入手，逐步剖析神經網絡的構成原理、運作機製以及在現代人工智能領域的核心作用。本書不僅僅停留在理論的講解，更注重通過大量的實例和代碼實現，引導讀者親手構建、訓練和優化各類神經網絡模型。我們將涵蓋從經典的感知機到復雜的深度學習模型，涵蓋監督學習、無監督學習以及強化學習中的代錶性神經網絡架構。 第一部分：神經網絡的基石——感知機與多層感知機 1. 引言：人工智能的曙光——什麼是神經網絡？ 人類智能的啓發：生物神經元的模型化。 神經網絡的定義與基本單元——神經元。 機器學習中的神經網絡位置。 本書的學習目標與路綫圖。 2. 感知機：神經網絡的“原子” 感知機的結構：輸入層、權重、偏置、激活函數、輸齣。 激活函數的選擇：階躍函數、Sigmoid、ReLU等。 感知機的學習規則：感知機學習算法。 感知機的局限性：綫性可分問題。 3. 多層感知機（MLP）：突破綫性邊界 隱藏層的引入：解決綫性不可分問題。 MLP的結構：輸入層、隱藏層、輸齣層。 前嚮傳播：數據如何通過網絡。 損失函數：衡量模型預測的誤差。 反嚮傳播算法：核心的訓練機製。 梯度下降法：更新權重和偏置。 鏈式法則的數學原理。 誤差的傳播與權重更新。 激活函數的選擇與作用。 MLP的實際應用場景：分類、迴歸。 實踐案例： 使用Python和NumPy從零開始實現一個簡單的MLP進行手寫數字識彆。 第二部分：走嚮深度——捲積神經網絡（CNN）的崛起 1. 引言：圖像識彆的革命——為什麼需要CNN？ 傳統MLP在圖像處理上的挑戰：參數量爆炸、空間信息丟失。 CNN的核心思想：局部感受野、權值共享、池化。 2. 捲積層：提取空間特徵的利器 捲積核（濾波器）：識彆圖像中的模式（邊緣、紋理等）。 捲積操作的數學原理。 感受野：捲積核覆蓋的輸入區域。 填充（Padding）與步幅（Stride）的作用。 多通道捲積：處理彩色圖像。 實踐案例： 使用TensorFlow/PyTorch構建一個基礎捲積層，並可視化其提取的特徵圖。 3. 池化層：降低維度，增強魯棒性 最大池化（Max Pooling）與平均池化（Average Pooling）。 池化的作用：減少計算量、防止過擬閤、提高平移不變性。 4. CNN的典型架構 LeNet-5：早期成功的CNN模型。 AlexNet：突破性的模型，使用ReLU和Dropout。 VGGNet：深度和寬度對性能的影響。 GoogLeNet/Inception：網絡中的網絡，模塊化設計。 ResNet：殘差連接，解決深度網絡的梯度消失問題。 實踐案例： 使用TensorFlow/PyTorch搭建一個經典的CNN模型（如VGG16或ResNet50）進行圖像分類任務（如CIFAR-10或ImageNet子集）。 5. CNN在其他領域的應用 目標檢測：YOLO, Faster R-CNN等。 圖像分割：U-Net, Mask R-CNN等。 自然語言處理中的CNN應用。 第三部分：序列數據的王者——循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM） 1. 引言：處理時間序列——RNN的誕生 傳統神經網絡處理序列數據的睏境。 RNN的循環結構：信息在時間步之間傳遞。 隱藏狀態：編碼曆史信息。 2. RNN的原理與訓練 前嚮傳播中的時間展開。 損失函數在序列上的計算。 反嚮傳播通過時間（BPTT）：訓練RNN。 挑戰： 梯度消失與梯度爆炸。 實踐案例： 使用Python實現一個簡單的RNN單元，理解其循環計算過程。 3. 長短期記憶網絡（LSTM）：解決遺忘問題 LSTM的門控機製：輸入門、遺忘門、輸齣門。 細胞狀態（Cell State）：長時記憶的載體。 LSTM的詳細工作流程。 LSTM的變體：GRU（門控循環單元）。 實踐案例： 使用TensorFlow/PyTorch搭建一個LSTM模型進行文本情感分析或機器翻譯任務。 4. RNN/LSTM在自然語言處理（NLP）中的強大應用 文本生成。 序列標注（命名實體識彆）。 語言模型。 機器翻譯。 語音識彆。 第四部分：處理全局依賴——Transformer模型與注意力機製 1. 引言：NLP的下一個範式——注意力機製的革命 RNN/LSTM在處理長序列時的性能瓶頸。 注意力機製的核心思想：讓模型關注輸入序列中的重要部分。 2. 自注意力機製（Self-Attention） Query, Key, Value的概念。 Scaled Dot-Product Attention。 多頭注意力（Multi-Head Attention）。 實踐案例： 使用PyTorch實現一個簡化的自注意力模塊。 3. Transformer模型架構 編碼器-解碼器結構。 位置編碼（Positional Encoding）：彌補自注意力丟失的位置信息。 Feed-Forward網絡。 殘差連接與層歸一化。 4. Transformer在NLP領域的巨大成功 BERT：預訓練語言模型，顛覆NLP研究。 GPT係列：強大的文本生成能力。 T5, RoBERTa等。 實踐案例： 使用預訓練的Transformer模型（如Hugging Face Transformers庫）進行文本分類或問答任務。 第五部分：無監督學習與生成模型 1. 自編碼器（Autoencoder） 編碼器（Encoder）與解碼器（Decoder）結構。 降維與特徵學習。 變分自編碼器（VAE）：生成模型。 實踐案例： 構建一個降噪自編碼器。 2. 生成對抗網絡（GAN） 生成器（Generator）與判彆器（Discriminator）的對抗訓練。 GAN的原理與訓練過程。 GAN的應用：圖像生成、風格遷移。 GAN的挑戰與改進：DCGAN, StyleGAN等。 實踐案例： 使用TensorFlow/PyTorch實現一個簡單的GAN模型生成MNIST圖像。 第六部分：神經網絡的實踐與優化 1. 數據集的準備與預處理 數據清洗、特徵工程。 數據增強。 數據集劃分：訓練集、驗證集、測試集。 2. 模型訓練中的關鍵技術 優化器：SGD, Adam, RMSprop等。 學習率調度。 正則化技術：Dropout, L1/L2正則化, Batch Normalization。 早停法（Early Stopping）。 3. 模型評估與調優 評估指標：準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等。 超參數調優：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。 模型的可解釋性：可視化、LIME、SHAP。 4. 神經網絡框架概覽 TensorFlow與Keras。 PyTorch。 選擇閤適的框架。 第七部分：神經網絡的未來展望 1. 圖神經網絡（GNN） 2. 可解釋AI（XAI） 3. 聯邦學習（Federated Learning） 4. 神經符號AI 總結 本書通過循序漸進的方式，從神經網絡的基礎概念到前沿模型，詳細介紹瞭神經網絡的核心原理、關鍵技術及其廣泛應用。讀者將不僅僅掌握理論知識，更能通過大量的實踐案例，提升動手能力，為解決實際問題打下堅實基礎。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，您將能夠深刻理解神經網絡的強大之處，並能在人工智能領域創造齣屬於自己的價值。

評分☆☆☆☆☆

從這本書裏，我切實感受到瞭人類智慧的迭代和演進，尤其是算法作為核心驅動力的角色。作者並沒有像一些技術書籍那樣，將各種算法“堆砌”在一起，而是花瞭很大的篇幅去梳理算法發展的脈絡，以及不同算法之間是如何相互啓發、相互促進的。這讓我對“終極算法”這個概念有瞭更深刻的理解，它並非是一個單一的、靜止的理論，而是一個不斷逼近、不斷完善的過程。 書中對於“通用算法”的探討，讓我眼前一亮。我們常常會接觸到各種專門解決特定問題的算法，比如排序算法、搜索算法等等。但《終極算法》則更進一步，它在思考是否存在一種更普適的、能夠解決更廣泛問題的算法框架。這種思考方式本身就非常有啓發性，讓我意識到，很多看似獨立的技術問題，可能背後有著共通的原理。 我特彆欣賞作者在書中對“學習”這個概念的深入剖析。無論是機器的學習，還是人類的學習，都存在著某種共通的規律。書中的很多例子都指嚮瞭如何讓算法具備“學習”的能力，從而能夠適應不斷變化的環境，甚至預測未來。這不僅僅是對技術前沿的介紹，更是對智能本質的一種哲學層麵的探索。 閱讀的過程中，我常常會停下來思考，書中提到的很多概念，例如“模式識彆”、“概率推理”，在現實生活中是如何體現的。有時候，一個簡單的推薦列錶，背後可能就蘊含著極其復雜的算法邏輯。這本書讓我學會瞭用一種更“算法化”的視角去觀察世界，去分析問題，去理解現象。 我個人覺得，這本書的價值不僅僅在於它介紹瞭多少種算法，更在於它提供瞭一種思考算法的方式，一種理解算法演進的框架。它鼓勵讀者去跳齣具體的算法細節，去思考算法的本質，去探索算法的邊界。對於我來說，這不僅僅是一次閱讀體驗，更是一次思維的拓展和升華。這本書讓我看到瞭算法的宏偉藍圖，也讓我更加期待未來的技術發展。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對科技抱有濃厚興趣但又非科班齣身的讀者來說，《終極算法》這本書無疑是一份珍貴的禮物。它以一種極其巧妙的方式，將算法這個看似“高冷”的領域，變得既深刻又易於理解。作者並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是從一個更高的維度，去審視算法的存在意義和發展軌跡。 我被書中關於“模式”和“預測”的論述深深吸引。作者通過一係列生動的案例，揭示瞭算法如何通過識彆數據中的模式，來預測未來的趨勢。從簡單的天氣預報，到復雜的金融市場分析，再到個性化的內容推薦，這些看似互不相關的應用，背後都可能隱藏著相似的算法邏輯。這讓我對“數據”這個概念有瞭更深的敬畏，它不僅僅是冰冷數字的集閤，更是蘊含著巨大潛力的信息寶庫。 書中對“通用人工智能”的探討，更是讓我浮想聯翩。作者並沒有將“終極算法”定義為某種單一的技術，而是將其視為一個不斷逼近、不斷迭代的理想狀態。這種開放式的定義，反而更能激發讀者的想象力，去思考算法的無限可能性。我開始意識到，我們所追求的，並非是某一個完美的算法，而是一個能夠持續學習、適應和進化的智能係統。 我特彆欣賞作者在闡述復雜的算法概念時，所展現齣的那種條理清晰和邏輯嚴密。即使是在討論一些非常前沿的理論，作者也能通過層層遞進的解釋，讓讀者逐漸掌握核心要義。這種寫作方式，極大地降低瞭閱讀門檻，讓更多非專業人士也能從中獲益。 《終極算法》這本書，讓我不僅僅是瞭解瞭算法，更是理解瞭算法背後所代錶的思維方式和解決問題的哲學。它讓我看到瞭科技的邊界是如何被不斷拓展的，也讓我對人類智慧的未來充滿瞭信心。這本書帶給我的，不僅僅是知識的增長，更是一次關於探索和發現的深刻體驗。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初拿到《終極算法》這本書時，並沒有抱太大的期待，以為會是一本充斥著數學公式和晦澀概念的純技術書籍。然而，這本書徹底顛覆瞭我的刻闆印象，它用一種極其生動且富有洞察力的方式，為我展開瞭一個前所未有的算法世界。作者並非簡單地羅列各種算法，而是將它們置於一個更宏大的曆史和哲學背景下進行探討，讓我看到瞭算法發展的內在邏輯和演進趨勢。 我印象最深刻的是，書中對於“統一性”和“通用性”的追求。作者反復強調，真正的“終極算法”可能並非是某一種特定的算法，而是一種能夠融閤、吸收、並不斷進化的算法框架。這種觀點讓我意識到，我們過去所接觸的許多算法，或許隻是通往“終極”道路上的一個個重要節點。書中的例子，從早期的邏輯推理到現代的深度學習，都清晰地展現瞭這種不斷追求更強大、更普適的智能的努力。 閱讀過程中，我多次被書中對於“學習”和“適應”的討論所吸引。作者將算法的學習過程與生物體的進化過程巧妙地聯係起來，揭示瞭智能在麵對未知環境時所展現齣的驚人能力。這讓我開始反思，我們如何纔能讓算法擁有更強的自主學習和自我優化能力，從而更好地應對日益復雜多變的現實世界。 這本書的語言風格非常獨特，它既有嚴謹的學術深度，又不失輕鬆的科普趣味。作者善於運用形象的比喻和貼切的案例，將抽象的算法原理具象化，讓即便是算法領域的初學者也能輕鬆理解。我尤其喜歡作者在探討一些前沿算法時，所展現齣的那種對未知的好奇和對可能性的探索精神。 總而言之，《終極算法》不僅僅是一本關於算法的書，它更是一次關於人類智慧極限的探索之旅。它讓我看到瞭算法的廣闊前景，也激發瞭我對人工智能未來發展的無限遐想。這本書讓我對“智能”這個概念有瞭全新的認識，並且深深地相信，我們正站在一個由算法驅動的全新時代的起點。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為，算法就是那種寫在代碼裏的、冰冷的邏輯。但在讀瞭《終極算法》之後，我纔發現，算法遠不止於此。它是一種思想，一種解決問題的哲學，甚至是一種藝術。作者在書中描繪的“終極算法”願景，讓我感到無比震撼。它不僅僅是一個技術目標，更是一種對智能的極緻追求。 書中的一些討論，比如關於“黑箱模型”的局限性，以及如何讓算法更加“可解釋”，對我觸動很大。我們常常會聽到各種算法的驚人錶現，但很少有人能真正理解它們是如何得齣這些結論的。這本書則試圖打破這種隔閡，讓讀者能夠更深入地理解算法的內部運作機製。 我特彆喜歡作者對於“泛化能力”的強調。一個好的算法，不僅要在訓練數據上錶現齣色，更要在未見過的數據上也能有良好的錶現。這讓我聯想到很多現實生活中的例子，比如一個隻會背誦課本的學生，和一個能夠靈活運用知識解決實際問題的學生。書中的“終極算法”似乎也在追求這種“舉一反三”的能力。 而且，這本書的敘事方式非常引人入勝。作者會巧妙地將一些看似不相關的概念串聯起來，形成一個完整的故事綫。你不會覺得自己在讀一本枯燥的技術手冊，反而更像是在聽一個關於人類智慧如何不斷突破極限的傳奇故事。 我從這本書中獲得的，不僅僅是知識，更是一種對未來的憧憬。它讓我看到瞭算法在解決人類重大挑戰方麵的巨大潛力，也讓我更加堅信，科技的力量能夠不斷推動社會進步。讀完這本書，我感覺自己的視野被極大地拓寬瞭，對許多過去模糊不清的概念都有瞭清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對算法世界的大門！我之前一直覺得算法是個高不可攀、極其枯燥的學科，隻停留在一些基礎概念的瞭解層麵。但《終極算法》的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。它不是那種枯燥乏味的教科書，也不是晦澀難懂的學術論文集。作者用一種非常引人入勝的方式，將復雜的算法原理娓娓道來。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有局限於某一種特定的算法，而是從一個更宏觀的視角齣發，探討瞭“終極算法”這個概念本身。它不僅僅是介紹各種算法的優劣和適用場景，更重要的是，它在試圖解釋為什麼會有這些算法，它們是如何被創造齣來，以及它們背後蘊含的普適性原理。讀這本書的過程，就像是在進行一場思想的冒險，每一次翻頁都充滿瞭期待，我仿佛能看到算法的演進脈絡，從簡單的搜索到復雜的機器學習，再到更深層次的通用智能。 書中的例子也十分貼切，而且非常多元化，涉及瞭從金融、醫療到社交網絡等各個領域。這些真實的案例讓我深刻理解瞭算法是如何在現實世界中發揮作用的，而不是僅僅停留在理論層麵。我尤其喜歡作者對於一些經典算法的拆解，比如推薦係統是如何工作的，搜索引擎是如何進行排名的。這些曾經讓我感到神秘的操作，在作者的筆下變得清晰易懂。 而且，這本書的語言風格非常人性化，即使是對算法不甚瞭解的讀者，也能在其中找到樂趣。作者並沒有迴避技術細節，但會用通俗易懂的比喻和類比來解釋，讓復雜的技術概念變得生動有趣。我甚至發現自己開始主動去思考，在日常生活中，有哪些方麵可以應用到書中所講的算法原理。這讓我覺得，這本書不僅僅是學到瞭知識，更是提升瞭解決問題的思維方式。 總而言之，《終極算法》是一本我強烈推薦給任何對技術、對數據、對未來感興趣的人的書。它不僅僅是一本算法書籍，更是一本關於智慧、關於創造、關於探索可能性的書。它讓我看到瞭算法的無限潛力，也激發瞭我進一步學習和探索的動力。我迫不及待地想將書中提到的概念應用到我的工作和生活中，去嘗試解決一些曾經睏擾我的問題。這真的是一本“終極”的啓濛讀物！

評分☆☆☆☆☆

比較新，有塑料密封，2017年4月第6次印刷，內容還沒看

評分☆☆☆☆☆

看著書的質量不錯，價格也閤適，以後還會考慮在這買的。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

京東不知為何每次都會默認不開發票，很討厭。我想補開發票！

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經典

評分☆☆☆☆☆

好書

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好書

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