终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界 [The Master Algorithm] pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）著，黄芳萍译

图书标签:

机器学习
人工智能
算法
数据科学
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出版社：中信出版社，中信出版集团

ISBN：9787508668673

版次：1

商品编码：12079958

品牌：中信出版

包装：精装

外文名称：The Master Algorithm

开本：32开

出版时间：2017-01-01

用纸：纯质纸

页数：402

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　比尔·盖茨年度荐书！《终ji算法》近20年人工智能领域具轰动性的著作！揭秘机器学习的终ji逻辑，全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特·艾萨克森、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！

　　Google X、微软研究院密切关注！

　　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《终ji算法》，非常值得一读。——比尔·盖茨

内容简介

　　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……

　　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ji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ji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ji算法？

　　不论你身处什么行业、做什么工作，了解终ji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！

　　——————

　　在《终ji算法》中，全球著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终ji算法”的设想，探讨了终ji算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、以及想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。

　　“如果这种终ji算法存在，那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学史上伟大的进步之一。”

作者简介

　　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*高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的*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ji论文奖项。

前言/序言

　　序

　　你也许不知道，但机器学习就在你身边。当你把查询信息输入搜索引擎时，它确定该向你显示哪些搜索结果（包括显示哪些广告）。当你打开邮箱时，大部分垃圾邮件你无法看到，因为计算机已经把这些垃圾邮件过滤了。登录亚马逊网站购买一本书，或登录网飞（Netflix）公司网站观看视频，机器学习系统会推荐一些你可能喜欢的产品。脸书（Facebook）利用机器学习决定该向你展示哪些更新，推特（Twitter）也同样会决定显示哪些文章。你使用计算机的任何时候，都有可能涉及机器学习。

　　传统上认为，让计算机完成某件事情的唯一方法（从把两个数相加到驾驶飞机），就是非常详细地记录某个算法并解释其如何运行。但机器学习算法就不一样：通过从数据中推断，它们自己会弄明白做事方法。掌握的数据越多，它们的工作就越顺利。现在我们不用给计算机编程，它们自己给自己编程。

　　机器学习不仅存在于网络空间，它还存在于你每天的生活中：从你醒来到入睡，每时每刻无所不在。

　　早上7 点你的收音机闹钟响起，播放的是你之前从未听过的歌曲，但你的确很喜欢这首歌。Pandora 电台（可免费根据你的喜好播放歌曲）的优势在于，根据你听的音乐，电台掌握了你的品位，就像你自己的radio jock 账号一样。这些歌曲本身可能借助机器学习来播放。接下来你吃早餐，阅读早报。早报在几个小时前印好，利用学习算法，印刷过程经过仔细调整，以免报纸出现折痕。你房间的温度刚刚好，电费明显少了很多，因为你安装了Nest智能温控器。

　　你开车去上班，车持续调整燃油喷射和排气再循环，以达到最佳的油耗。你利用一个交通预报系统（Inrix）来缩短高峰时段上下班的时间，这当然能减缓你的压力。上班时，机器学习帮你克服信息超载。你利用数据立方体来汇总大量数据，从每个角度观察该立方体，获取最有用的信息。你要决定是采用布局方案A，还是采用布局方案B，以便为网站带来更多的业务。网络学习系统会尝试两种布局方案，并给予反馈。你得对潜在供应商的网站进行调查，但网站的语言是外语。没关系，谷歌会自动为你翻译。E–mail 会自动分类并归入相应的文件夹，只把最重要的信息留在邮箱里，非常方便。文字处理软件帮你查找语法和拼写错误。你为即将到来的行程查找到一个航班，但决定推迟购买机票，因为必应旅行（Bing Travel）预测票价很快会下降。也许你没有意识到以上这些，要不是机器学习帮助你，你可能要马不停蹄地亲自做很多事情。

　　你在休息时间查看自己的共同基金，大部分基金利用学习算法来选股，其中的某些基金完全由学习系统运作。午餐时间到了，你走在大街上，想找个吃饭的地方，这时候用手机上的Yelp点评应用程序来帮助你。你的手机充满了学习算法，它们努力工作，改正拼写错误、理解口头指令、减少传输误差、识别条形码，还有其他很多事情。手机甚至可以预测你接下来会做什么，然后依此给出建议。例如，当你吃完午餐后，它会小心翼翼地提示你，下午和外地来访者的会面要推迟，因为她的航班延误了。

　　下班时夜幕已降临，你走向自己的车，机器学习会保证你的安全，监测停车场监控摄像头的录像，如果探测到可疑人的行动，它会提示不在场的安保人员。在回家路上，你在超市门口停车，走向超市货物通道，通道借助学习算法进行布置：该摆放哪些货物，通道末尾该展示哪些产品，洋葱番茄辣酱是否该放在调味酱区域，或是放在墨西哥玉米片旁边。你用信用卡付款。学习算法会向你发送信用卡支付提示，并在得到你的确认后完成支付。另外一个算法持续寻找可疑交易，如果它觉得你的卡号被盗，则会提示你。还有一种算法尝试评估你对这张卡的满意度，如果你是理想的客户但对服务不太满意，银行会在你决定换卡之前，为你提供更贴心的服务。

　　你回到家，走到信箱旁，发现有朋友的一封来信，这是通过能阅读手写地址的学习算法派送的。当然也会有垃圾来信，由另外的学习算法进行选择。你停留了一会儿，呼吸夜晚清新凉爽的空气。你所在城市的犯罪率明显下降了，因为警察开始使用统计算法来预测哪里的犯罪率最高，并在那里集中巡警力量。你和家人共享晚餐。市长出现在新闻里，你为他投票，因为选举那天，学习算法确定你为“关键未投票选民”之后，他亲自给你打了电话。吃完晚餐，你观看球赛，两支球队都借助统计学习来挑选队员。你也可能和孩子们在Xbox 上玩游戏，Kinecta学习算法确定你在哪里、在做什么。你在睡前吃药，医生通过学习算法的辅助来设定和检测吃药的最佳时间。医生也可能利用机器学习来帮你诊断疾病，例如，分析X射线结果并弄明白一系列非正常症状。

　　机器学习参与了你人生的每个阶段。如果你为了参加SAT大学入学考试（美国学术能力评估测试）而在网上学习，某学习算法会给你的练习短文打分。如果你申请商学院，且最近要参加GMAT（经企管理研究生入学考试），其中的一个文章打分工具就是一个学习系统。可能当你求职时，某学习算法会从虚拟文件中挑选出你的简历，并告诉未来的雇主：这位是很不错的人选，看看吧。最近公司给你加薪可能还多亏另外的学习算法。如果想买套房子，Zillow.com网站会估算你看中的每套房的价值，接着房子就有了着落。之后申请住房贷款，某学习算法会研究你的申请，并建议是否可以通过申请。最重要的是，如果你使用在线约会服务，机器学习甚至可能帮你找到人生挚爱。

　　社会在不断变化，学习算法也是如此。机器学习正在重塑科学、技术、商业、政治以及战争。卫星、DNA（脱氧核糖核酸）测序仪以及粒子加速器以前所未有的精细程度探索自然，同时，学习算法将庞大的数据转变成新的科学知识。企业从未像现在这样了解自己的用户。在美国大选中，拥有最佳选举模型的候选人奥巴马最终战胜了对手罗姆尼，获得了竞选胜利。无人驾驶汽车、轮船、飞机分别在陆地、海面、空中进行生产前测试。没有人把你的喜好编入亚马逊的推荐系统，学习算法通过汇总你过去的购买经历就能确定你的喜好。谷歌的无人驾驶汽车通过自学，懂得如何在公路上平稳行驶，没有哪个工程师会编写算法，一步一步指导它该怎么走、如何从A地到达B地——这也没必要，因为配有学习算法的汽车能通过观察司机的操作来掌握开车技能。

　　机器学习是“太阳底下的新鲜事”：一种能够构建自我的技术。从远古祖先学会打磨石头开始，人类就一直在设计工具，无论这些工具是手工完成的，还是大批量生产的。学习算法本身也属于工具，可以用它们来设计其他工具。“计算机毫无用处，”毕加索说，“它们只能给你提供答案。”计算机并没有创造性，它们只能做你让它们做的事。如果你告诉它们要做的事涉及创造力，那么就要用到机器学习。学习算法就像技艺精湛的工匠，它生产的每个产品都不一样，而且专门根据顾客的需要精细定制。但是不像把石头变成砖、把金子变成珠宝，学习算法是把数据变成算法。它们掌握的数据越多，算法也就越精准。

　　现代人希望让世界来适应自己，而不是改变自己来适应世界。机器学习是100 万年传奇中最新的篇章：有了它，不费吹灰之力，世界就能感知你想要的东西，并依此做出改变。就像身处魔法林，在你通过时，周围的环境（今天虚拟，明天现实）会进行自我重组。你在树木和灌木中选出的路线会变成一条路，迷路的地方还会出现指路标志。

　　这些看似有魔力的技术十分有用，因为机器学习的核心就是预测：预测我们想要什么，预测我们行为的结果，预测如何能实现我们的目标，预测世界将如何改变。从前，我们依赖巫医和占卜师进行预测，但他们太不可靠；科学的预测就更值得信赖，但也仅限于我们能系统观察和易于模仿的事物，大数据和机器学习却大大超出这个范围。我们可通过独立的思维来预测一些常见的事情，包括接球和与人对话，但有些事情，即便我们很努力，也无法预测。可预测与难以预测之间的巨大鸿沟，可以交给机器学习来填补。

　　矛盾的是，尽管学习算法在自然和人类行为领域开辟了新天地，但它们仍笼罩在神秘之中。媒体每天都报道涉及机器学习的新闻：苹果公司发布Siri 个人助理，IBMa沃森（IBM的超级计算机）在《危险边缘》游戏中战胜了人类，塔吉特（Target）能在未成年妈妈的父母发现之前通知她怀孕，美国国家安全局在寻找信息连接点……在这些新闻事件中，学习算法如何起作用仍不得而知。计算机“吞入”数以万亿的字节，并神奇地产生新的观点，关于大数据的书籍甚至也避谈“这个过程到底发生了什么”。我们一般认为学习算法就是找到两个事件之间的联结点，例如，用谷歌搜索“感冒药”和患感冒之间的联系。然而，寻找联结点与机器学习的关系就像是砖与房子的关系，房子是由砖组成的，但一堆砖头肯定不能称之为“房子”。

　　当一项新技术同机器学习一样流行且具有革命性时，不弄明白其中的奥妙实在太可惜。模棱两可会导致误差和滥用。亚马逊的算法能断定当今世界人们在读什么书，这一点比谁都强。美国国家安全局的算法能断定你是否为潜在恐怖分子。气候模型可以判定大气中二氧化碳的安全水平。选股模型比我们当中的多数人更能推动经济发展。你无法控制自己理解不了的东西，这也是追求幸福的公民、专家或普通人需要了解机器学习的原因。

　　本书的第一个目标就是揭示机器学习的秘密。只有工程师和机修工有必要知道汽车发动机如何运作，但每位司机都必须明白转动方向盘会改变汽车的方向、踩刹车会让车停下。当今极少有人知道学习算法对应的原理是什么，更不用说如何使用学习算法。心理学家丹·诺曼（Don Norman）创造了“概念模型”（conceptual model）这个新词，代指为了有效利用某项技术而需粗略掌握的知识。本书就将介绍机器学习的概念模型。

　　并不是所有算法的工作原理都相同，这些差异会产生不同的结果，比如亚马逊和网飞的推荐系统。假设这两个系统试着根据“你喜欢的东西”来对你进行引导，亚马逊很有可能会把你带到你之前常浏览的书籍类别，网飞则可能会把你带到你不熟悉且似乎有点奇怪的区域，并引导你爱上那里。在本书当中，我们会看到诸如亚马逊、网飞之类的公司使用的各式各样的算法。与亚马逊相比，网飞公司的算法对你的爱好理解得更深（尽管还是很有限），然而具有讽刺意味的是，这并非意味着亚马逊也应该利用这个算法。网飞的商业模式是依靠晦涩的电影、电视节目的长尾效应来推动需求，这些电影和节目的成本很低。它一般不推荐大片，因为你的会员订阅费可能有限。亚马逊则没有这样的问题：尽管擅长利用长尾效应，但它同样乐意把更昂贵的热销商品卖给你，这也会简化其物流工作。对于那些奇怪的产品，如果是订阅会员可免费享用的，我们可能会乐意去尝试，而如果需要另外掏钱，我们去选择它们的可能性就小得多。

　　每年都会出现上百种新的算法，但它们都是基于几个相似的基本思路。为了明白机器学习如何改变世界，你有必要理解这些思路。本书就将对此进行介绍。学习算法并不是那么深奥难懂，除了运用在计算机上，对于我们来说很重要的问题都可以通过学习算法找到答案，比如：我们如何学习？有没有更好的方法？我们能预测什么？我们能信任所学的知识吗？对这些问题，机器学习的各个学派有不同的答案。

　　机器学习主要有5 个学派，我们会对每个学派分别介绍：符号学派将学习看作逆向演绎，并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见；联结学派对大脑进行逆向分析，灵感来源于神经科学和物理学；进化学派在计算机上模拟进化，并利用遗传学和进化生物学知识；贝叶斯学派认为学习是一种概率推理形式，理论根基在于统计学；类推学派通过对相似性判断的外推来进行学习，并受心理学和数学最优化的影响。在构建机器学习的目标推动下，我们将回顾过去100 年的思想史，并以新的观点来看待这段历史。

　　机器学习的5 个学派都有自己的主算法，利用这种万能学习算法，原则上，你可以通过任何领域的数据来挖掘知识：符号学派的主算法是逆向演绎，联结学派的主算法是反向传播，进化学派的主算法是遗传编程，贝叶斯学派的主算法是贝叶斯推理，类推学派的主算法是支持向量机。在实践中，这些算法可能在有些工作中可用，而在其他工作中不可用。我们真正想要寻找的是能够综合这5 种算法的终极算法。虽然有些人认为这难以实现，但对机器学习领域的人来说，这个梦想赋予我们力量，促使我们夜以继日地工作。

　　如果存在终极算法，那么它可以通过数据学得包括过去的、现在的以及未来的所有知识。创造终极算法将是科学历史上最伟大的进步之一。它可以加速各类知识的进步，并以我们现在甚至无法想象的方式改变世界。终极算法与机器学习的关系就像标准模型和粒子物理学或中心法则与分子生物学的关系：该统一原理能理解人类当今知道的一切，并为未来数十年或者数百年的进步奠定基础。今天我们面临许多难题，比如制造家用机器人和治愈癌症，终极算法就是解决这些难题的关键。

　　以癌症为例。治愈癌症十分困难，因为它往往是一种综合疾病。肿瘤可由各种原因诱发，且在转移时会发生突变。杀死肿瘤细胞最可靠的方法是对其基因进行排序，弄明白哪些药物可以抵抗癌细胞（这种方法不会对人造成伤害，患者必须提供基因和用药史），甚至为你专门研制一种新药。没有哪个医生能够掌握该过程所需的所有知识。对于机器学习来说，这却是再合适不过的任务。实际上，与亚马逊和网飞每天所做的搜索工作相比，它的工作是为你找到正确的疗法，而不是合适的书籍或者电影，而且它的工作更为复杂，也更具挑战。遗憾的是，虽然当今的学习算法能以超出人类水平的精确度来诊断疾病，但治愈癌症仍远远超出它们的理解范围。如果我们可以找到终极算法，这将不再是难题。

　　因此，本书的第二个目标就是帮你创造终极算法。你可能会认为这需要高深的数学运算和严谨的理论方面的工作，正相反，它需要暂时放下数学奥秘，来观看各种学习行为包罗万象的模型。对外行人来说，他们就像从远方赶到终极算法这片森林，从某些角度看，他们比专家更适合创造终极算法，因为专家对某些学科已经过于投入。一旦我们有了概念性的解决方法，就能补充数学上的细节，但这不是本书的目标和重点。我们之所以谈论每个学派，是为了收集它们的观点，并找到其适用之处。请记住，没有哪个盲人能了解整头大象。我们会尤其关注哪个学派能对治疗癌症做出贡献，也关注该学派的缺失。然后，我们会将所有观点集中，一步步地变成解决方案——这个解决方案可能还不是终极算法，但已是我们能找到的最接近终极算法的方案。希望它能解放你的大脑，让你大胆想象。当你阅读本书时，如果觉得某些章节读起来困难，可以随意略读甚至跳过它们。本书的概要才是重中之重，当明白所有学派的观点之后，如果你重读那些困难的章节，收获可能会比之前更多。

　　我研究机器学习已经有20 余年了。我对机器学习的兴趣因一本书而起，大四时我在书店看到这本书名很奇怪的书——《人工智能》（Artificial Intelligence）。那本书只有一个章节是关于机器学习的，但读那个章节时，我立即确定，学习是实现人工智能的关键，而且当时技术水平如此原始，我也许能做点什么。所以我搁置了读MBA（工商管理硕士）的计划，到加利福尼亚欧文分校攻读博士。机器学习当时是一个小众且鲜为人知的领域，研究人员寥寥无几，但加利福尼亚大学却拥有一个巨大的研究团队。一些同学中途放弃了，因为他们看不到机器学习的未来，而我坚持了下来。对我来说，没有什么能比教计算机学习更有吸引力的了：如果我们做到这一点，其他问题就会迎刃而解。5 年后我毕业了，那时数据挖掘技术十分流行，我开始写这本书。我的博士论文结合了符号学派和类推学派的观点。过去10 年，我一直在整合符号学派和贝叶斯学派的观点，最近又在尝试整合它们与联结学派的观点。是时候进行下一步研究，并尝试综合这5 个范式了。

　　写这本书时，我的脑海里浮现出各式各样但又有相似之处的读者。

　　围绕大数据以及机器学习的讨论充满争议，如果你对此感到好奇，且怀疑有比论文上看到的更为深层次的东西，那么这本书就是你进行革命的指南。

　　如果你的主要兴趣是机器学习的商业用途，那么本书至少能通过6 种方法帮助你：成为分析学中更精明的消费者；充分利用你的数据专家；减少许多数据挖掘项目的隐患；看看如果不买手写编码软件，你能让什么进行自动操作；降低信息系统的僵硬度；期待正朝你走来的新技术。我见过太多浪费大量时间和金钱去解决难题的人，他们使用了错误的学习算法，或者误解了学习算法的含义。要避免这些惨败，实际上，你只需要阅读这本书。

　　如果你是普通人或者决策者，关注由大数据和机器学习引发的社会和政治问题，那么本书将为你提供该技术的入门知识：什么是机器学习，机器学习能干什么、不能干什么。本书没有让你觉得乏味的复杂细节。从隐私问题到未来的工作，以及机器人化引起战争的道德观，我们会看到真正的问题所在，以及如何正确思考。

　　如果你是科学家或者工程师，那么机器学习肯定是你不想错过的有力武器。在大数据时代（即便是中型数据时代），陈旧的、靠得住的统计工具并不会让你走得更远。你需要的是机器学习的非线性技术来精确模仿多种现象，它会带来全新的、科学的世界观。今天，“范式转移”被人们用得过于随意，但我可以毫不夸张地说，本书要讲的内容就是和“范式转移”相关。

　　如果你是机器学习专家，那么你可能对本书的大部分内容已经相当熟悉，但你仍会发现其中有许多新颖的看法、经典的观点，以及有用的例子和类比。很大程度上，我希望本书能提出与机器学习相关的、新的看法，甚至能让你开始思考新的方向。我们身边到处是容易达成的目标，我们理应追寻这种目标，但我们也不应忽略不远处就有更大的目标（关于这一点，我希望你们能原谅我诗意地用“终极算法”来指通用型学习算法）。

　　如果你是学生，无论你多大，是考虑该选什么专业的高中生，还是决定该研究什么领域的本科生，或者是考虑转行、经验丰富的专家，我希望本书能让你对这个令人着迷的领域感兴趣。当今世界极度缺乏机器学习专家，如果你决定加入这一行列，你不仅能得到令人激动的时刻和丰厚的物质回报，还有服务社会的大好机会。如果你已经在研究并学习主算法，我希望本书能帮你了解它的历史。如果你在旅途中偶然发现本书，也值得你用心阅读。

　　最后要强调一点，如果你渴望奇迹，那么机器学习对你来说就是一场精神盛宴。我诚挚地邀请你一同前往。

《混沌中的秩序：大数据时代的决策指南》在信息洪流汹涌而至的二十一世纪，我们如同置身于一片无边无际的数字海洋。从社交媒体上的每一次点赞、每一次分享，到智能设备传感器捕捉到的环境变化，再到复杂的金融交易和庞大的科研数据，我们每天都在产生并接触着海量的信息。然而，这些冰冷的数据本身并不能直接告诉我们任何事情。它们是散落的珍珠，如果没有一根智慧的丝线将其串联，便无法展现出其内在的光彩与价值。《混沌中的秩序》正是一本旨在揭示如何从这片混沌的数据海洋中提炼出有价值的洞察，并将其转化为切实可行决策的书籍。它并非一本枯燥的技术手册，也非艰深的学术论文，而是一次关于理解和驾驭大数据时代的思想之旅。本书将带领读者走进一个全新的视角，去审视我们周围的世界是如何被数据所塑造，以及我们又该如何利用这些数据来更好地理解、预测和影响我们的未来。第一部分：从直觉到数据驱动的思维转变在许多人的认知中，决策往往依赖于经验、直觉，甚至是某种“灵感”。这些人类固有的思维模式，在信息匮乏的时代或许还能应付自如。然而，当面对指数级增长的数据量和日益复杂的关联时，传统的直觉开始显得力不从心。本书的第一部分将首先探讨这种思维模式的转变。我们将深入分析为何直觉在面对大数据时会失效，以及数据驱动的决策模式究竟意味着什么。这不仅仅是简单地收集更多的数据，而是要学会提问正确的问题，建立合理的假设，并设计能够被数据验证或证伪的框架。我们会通过生动的案例，例如市场营销如何从“凭感觉”转向基于用户行为分析的精准推送，医疗诊断如何从经验判断走向基于大量病历数据和影像分析的辅助诊断，来展示这种思维模式转变带来的巨大飞跃。读者将理解，数据驱动并非剥夺人的思考，而是为我们的思考提供了更坚实、更客观的基石。第二部分：解读数据背后的模式与关联数据本身是静态的，但数据之间的关联和模式却是动态的、充满智慧的。本书的第二部分将聚焦于如何“解读”数据，发现那些隐藏在表面之下的模式和关联。我们将触及一些基础但至关重要的概念，这些概念是理解和应用大数据分析的基石。例如，我们会讨论统计学中的相关性与因果性。很多人容易混淆两者，认为当两个事物同时发生时，其中一个就是另一个的原因。本书将通过清晰的解释和易于理解的例子，帮助读者区分并理解两者的本质区别，从而避免做出基于错误关联的误导性决策。我们会探讨观察性研究和实验性研究的差异，以及如何谨慎地从数据中推断因果关系。此外，我们会深入探讨聚类分析、分类模型等基本的数据分析技术。例如，通过分析消费者的购买历史和偏好，企业可以将其客户群体划分成不同的细分市场，从而为每个细分市场量身定制营销策略。通过分析交通流量数据，城市规划者可以识别出交通拥堵的热点区域和时间段，并据此优化交通信号灯的配时或规划新的道路。本书将以通俗易懂的方式介绍这些技术，让读者了解它们是如何工作的，以及它们能够解决哪些实际问题。第三部分：预测的艺术与科学 “未来不可预测”是许多人的普遍观念。然而，在数据科学领域，预测早已不再是遥不可及的幻想。本书的第三部分将揭示“预测的艺术与科学”。我们将探讨如何利用历史数据来预测未来的趋势、行为甚至事件。我们会介绍时间序列分析，这是一种分析随时间变化的数据的技术。例如，我们可以利用过去多年的销售数据来预测未来的销售额，从而更好地安排生产和库存。我们还会讨论回归模型，这类模型能够帮助我们理解一个变量的变化如何影响另一个变量。比如，我们可以建立一个模型来预测房价，考虑因素包括房屋面积、地理位置、周边配套设施等。更进一步，本书将触及更具挑战性的预测领域，例如用户行为预测。通过分析用户在网站或应用程序上的浏览、点击、购买等行为，我们可以预测用户接下来可能感兴趣的产品或内容，从而实现个性化推荐。在金融领域，预测模型被广泛用于股票价格预测、信贷风险评估等方面。我们会强调，预测并非宿命论，而是基于概率的估计，其准确性取决于数据的质量、模型的选择以及对不确定性的理解。第四部分：从预测到行动：决策的实施与优化仅仅进行预测还不足以改变世界。真正的力量在于将预测转化为切实可行的行动，并不断优化这些行动。本书的第四部分将重点关注“从预测到行动”这一关键环节。我们会探讨如何将数据分析的结果转化为清晰的、可操作的建议。例如，一个预测模型可能显示某个产品即将迎来销售高峰，那么下一步的行动就应该是增加库存、加强营销推广。一个风险评估模型可能显示某个客户的违约风险较高，那么就需要采取相应的风险控制措施。此外，本书将深入探讨决策支持系统（DSS）和决策优化。这些系统利用数据分析的结果，为决策者提供多方面的选择和潜在的后果分析，帮助他们做出更明智的决策。我们会讨论 A/B 测试等方法，通过在真实环境中比较不同决策方案的效果，来不断优化我们的行动。例如，电商网站可以通过 A/B 测试不同的商品展示方式、价格策略，来找出最能提升转化率的方案。第五部分：伦理、挑战与未来展望在享受大数据带来的便利和力量的同时，我们也必须正视其潜在的风险和挑战。本书的最后一章将围绕“伦理、挑战与未来展望”展开。我们将严肃探讨数据隐私、算法偏见以及数据安全等重要议题。当算法能够预测我们的行为，甚至影响我们的选择时，如何确保这些算法是公平、透明且不带有歧视性的？如何保护个人数据的隐私不被滥用？本书将鼓励读者积极思考这些问题，并认识到技术的发展与人类的价值观和伦理规范必须并行不悖。同时，我们也将展望大数据和相关技术在未来将如何继续重塑我们的生活。从智能城市、自动驾驶到个性化医疗和科学发现，数据驱动的决策将渗透到社会的方方面面。本书旨在激发读者对未来的好奇心，并鼓励他们成为积极的参与者，去拥抱和塑造一个更加智能、更加高效、也更加公平的未来。《混沌中的秩序：大数据时代的决策指南》是一次邀请，邀请读者踏上这场激动人心的学习之旅。无论您是商业领袖、技术爱好者，还是对当下时代充满好奇心的普通读者，本书都将为您提供一把理解和驾驭大数据时代的钥匙，帮助您在纷繁复杂的信息洪流中，找到那条通往清晰洞察和卓越决策的道路。它将引导您认识到，数据并非冰冷的数字，而是能够揭示事物本质、指引未来方向的智慧之光。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

“终极算法”——单是这个词组，就足以点燃我对未知的好奇心。而《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》这本书，更是将这份好奇推向了顶点。我是一个对技术浪潮总是充满热情，但又常常感到力不从心的人。人工智能和机器学习，这些词汇常常出现在新闻报道和科技评论中，它们被誉为未来的驱动力，但对我而言，它们更像是一种抽象的概念，缺乏具体的感知。我总是在想，那些能够精准预测我们喜好、推荐我们可能感兴趣的商品的算法，那些让机器能够“看懂”图片、听懂语言的“大脑”，它们究竟是如何运作的？它们背后是否真的存在某种“终极”的、能够解决一切问题的算法？这本书的书名，似乎给了我一个肯定的答案，或者至少是引发了我深入探究的兴趣。我希望作者能够以一种引人入胜的方式，将那些复杂的理论概念变得生动形象，让我能够理解机器学习的几种主要流派，以及它们各自的优势和局限性。我期待着这本书能够为我打开一扇通往人工智能世界的大门，让我能够更清晰地认识到，这些算法是如何在潜移默化中，悄无声息地改变着我们周遭的一切，甚至塑造着我们看待世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》的书，拿到手的那一刻，我就被它扎实的装帧和沉甸甸的分量所吸引。我知道，这绝对不是一本轻飘飘的快餐读物，而是需要静下心来，慢慢品读的智慧结晶。我的职业背景并非科技领域，但对新技术的发展趋势总是保持着高度的关注。人工智能和机器学习，这两个词汇在我看来，既充满了无限的可能性，也伴随着一丝丝的神秘感。我渴望了解，那些驱动着我们日常使用的各种智能应用的“幕后英雄”究竟是什么。这本书的副标题“机器学习和人工智能如何重塑世界”更是直击我的痛点，它承诺要解释这些技术是如何深刻地影响着我们生活的方方面面，从我们获取信息的方式，到我们工作的内容，乃至我们对世界的认知。我期待作者能够像一位经验丰富的向导，带领我深入探索这个由算法构建的奇妙世界，让我能够理解那些看似神奇的功能是如何实现的，并且能够预见未来可能发生的变革。我希望这本书能够填补我在技术理解上的空白，让我不再仅仅是技术的被动使用者，而是能成为一个更有洞察力的观察者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就足够吸引人了：《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》。光是这个标题，就足以让对科技发展、未来趋势充满好奇的我，迫不及待地想要一探究竟。我一直对人工智能和机器学习这两个概念有所耳闻，也明白它们在当今社会扮演着越来越重要的角色，从智能手机的语音助手，到推荐算法，再到自动驾驶技术，它们的身影无处不在。然而，对于它们背后的原理，以及它们究竟是如何一步步地“重塑世界”的，我却知之甚少，甚至可以说是一头雾水。这本书的出现，仿佛就是为我这样求知若渴的读者量身定做的。我期待它能以一种深入浅出、引人入胜的方式，为我揭开机器学习和人工智能的神秘面纱。我希望作者能够带领我穿越那些复杂的数学公式和晦涩的专业术语，用通俗易懂的语言，阐述这些“终极算法”的本质，以及它们是如何从理论走向实践，最终改变我们生活方方面面的。这本书的名字给我一种强大的预感，它不仅仅是一本技术科普读物，更可能是一次关于未来社会演变的深刻洞察。我希望它能够激发我的思考，让我对科技的力量有更清晰的认识，并对未来世界的发展方向产生更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》这个书名时，脑海中立刻闪过无数个关于未来的画面：智能家居的便捷、自动驾驶的流畅、个性化教育的普及……这些曾经只存在于科幻小说中的场景，如今正随着机器学习和人工智能的飞速发展，一步步变成现实。我深知，这些变革的背后，一定有着强大的算法在支撑。然而，作为一名非技术背景的普通读者，我对这些“算法”的理解，还停留在表面。我迫切地想知道，这些“终极算法”究竟是什么？它们是如何诞生的？又为何能拥有如此强大的力量，去“重塑世界”？我希望这本书能够以一种易于理解的方式，深入浅出地解释机器学习的几种核心方法，比如符号主义、联结主义、进化主义等等，并阐述它们是如何相互作用、相互补充，最终汇聚成一股不可忽视的力量。我期待作者能够为我描绘出一幅清晰的蓝图，让我能够理解从基础的统计模型到复杂的深度学习网络，它们是如何一步步攻克技术难题，最终实现人工智能的突破。这本书对我来说，不仅仅是了解技术，更是理解我们所处的时代，以及即将到来的未来。

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《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》，这个书名本身就充满了力量和想象空间。我一直对技术的发展有着浓厚的兴趣，尤其是那些能够深刻改变我们生活方式的新兴领域。人工智能和机器学习，这两个词汇无疑是近年来最引人注目的技术焦点。我常常在思考，是什么让计算机能够像人一样学习？是什么让它们能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息？而“终极算法”这个说法，更是激起了我内心深处的好奇——是否真的存在一种普适性的算法，能够解决人工智能领域的各种挑战？我非常期待这本书能够带领我深入了解机器学习的几个主要学派，比如符号主义、联结主义、进化主义等，并理解它们各自的哲学基础和技术路径。我希望作者能够以一种引人入胜的方式，解释这些算法是如何从理论走向实践，如何在现实世界中落地应用，并最终对我们的社会、经济、文化等各个层面产生深远的影响。这本书对我而言，不仅是对技术知识的渴求，更是对未来社会发展方向的探索。我渴望通过这本书，获得更深刻的洞察，理解技术浪潮的脉搏，并对个人和集体的未来发展有所启发。

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够看一阵子了，希望能全部啃完。。。京东你太过份了，害的我买了这么多书?

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书本收到了很给力晚上下单第二天就拿到了很开心

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近20年人工智能领域最具轰动的著作，解密终极逻辑，勾勒商业未来！

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★人工智能将成为中国经济、产业转型升级的风向标。

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吾游京东数年，知其产品琳琅满目。然，唯此宝物与众皆不同，如淤泥清莲。使吾为之动容，心驰神往，以至茶饭不思，寝食难安，辗转反侧无以忘怀。于是，紧衣缩食，备足银两，倾吾之所有而购之。奶东之热心、驿员之殷切，无不让人感激涕零。待开时，顿时光芒四射，祥云腾起，处处皆是祥瑞之气。吾惊讶之余甚是欣喜，噫吁戏！危乎值哉！乃天上物，人间又得几回闻！遂沐浴、焚香、祷告，后与人共赏此物。人皆叹为观止，故生此宝物款型及做工，超高性价比之慨，且赞吾慧眼识物，堪称大器。产品概述果然句句真言，毫无浮夸欺瞒之嫌。实乃大家之风范，忠义之商贾！

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非常好的区块链书，值得认真阅读理解。

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昨天买的书，今天就到了，京东物流是真的快！而且5.31有活动，买199减100，可以说是非常划算了

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书还不错了，印刷质量那行也好，应该是正版了。学习研读下，还是很好的。

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专业用书，看介绍不错，内容详实，京东活动比较大，来这里买