終極算法-機器學習和人工智能如何重塑世界 佩德羅 多明戈斯 著 機器學習 邏輯人工智能暢銷 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　比爾·蓋茨年度薦書！《終ji算法》近20年人工智能領域具轟動性的著作！揭秘機器學習的終ji邏輯，全景勾勒人工智能的商業未來。《喬布斯傳》作者沃爾特·艾薩剋森、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！

　　Google X、微軟研究院 密切關注！

　　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《終ji算法》，非常值得一讀。——比爾·蓋茨

內容簡介

　　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z佳路綫，公司用算法來選擇求職者……

　　當機器終學會如何學習時，將會發生什麼？

　　不同於傳統算法，現在悄然主導我們生活的是“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。

　　什麼是終ji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“終ji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。

　　你為什麼必須瞭解終ji算法？

　　不論你身處什麼行業、做什麼工作，瞭解終ji算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以後的科技發展，布局未來，占位未來！

　　——————

　　在《終ji算法》中，全球著名的算法問題專傢、機器學習領域的先驅人物佩德羅·多明戈斯，為我們揭開瞭算法的神秘麵紗，讓我們一窺榖歌以及你的智能手機背後的機器學習原理。他闡釋瞭機器學習的五大學派思想，解釋瞭它們如何將神經科學、心理學、物理等領域的理論轉變為算法並為你服務，並提齣瞭“終ji算法”的設想，探討瞭終ji算法對未來商業、科學、社會以及對每個人的意義。對於想要理解未來將發生怎樣的變革、以及想走在變革前沿的人來說，這是一本必不可少的思想指南。

　　“如果這種終ji算法存在，那麼它將可以通過數據獲得世界上過去、現在、未來的所有知識。這個算法的發明將會是科學史上偉大的進步之一。”

作者簡介

　　佩德羅·多明戈斯（Pedro Domingos），美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐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。國際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。美國人工智能協會院士（AAAI Fellow，國際人工智能界的z高榮譽），榮獲SIGKDD創新大奬（數據科學領域的z高奬項）、斯隆奬（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學院奬以及多個頂ji論文奬項。

目錄

推薦序

序

一章 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 終算法

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

終算法是狐狸，還是刺蝟

我們正麵臨什麼危機

新的萬有理論

未達標準的終算法候選項

機器學習的五大學派

第三章 符號學派：休謨的歸納問題

約不約

“天下沒有免費的午餐”定理

對知識泵進行預設

如何徵服世界

在無知與幻覺之間

你能信任的準確度

歸納是逆嚮的演繹

掌握治愈癌癥的方法

20 問遊戲

符號學派

第四章 聯結學派：大腦如何學習

感知器的興盛與衰亡

物理學傢用玻璃製作大腦

世界上重要的麯綫

攀登超空間裏的高峰

感知器的復仇

一個完整的細胞模型

大腦的更深處

第五章 進化學派：自然的學習算法

達爾文的算法

探索：利用睏境

程序的適者生存法則

性有何用

先天與後天

誰學得快，誰就會贏

第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂裏

統治世界的定理

所有模型都是錯的，但有些卻有用

從《尤金·奧涅金》到Siri

所有東西都有關聯，但不是直接關聯

推理問題

掌握貝葉斯學派的方法

馬爾可夫權衡證據

邏輯與概率：一對不幸的組閤

第七章 類推學派：像什麼就是什麼

完美另一半

維數災難

空中蛇災

爬上梯子

起床啦

第八章 無師自通

物以類聚，人以群分

發現數據的形狀

擁護享樂主義的機器人

熟能生巧

學會關聯

第九章 解開迷惑

萬裏挑一

終算法之城

馬爾科夫邏輯網絡

從休謨到你的傢用機器人

行星尺度機器學習

醫生馬上來看你

第十章 建立在機器學習之上的世界

性、謊言和機器學習

數碼鏡子

充滿模型的社會

分享與否？方式、地點如何？

神經網絡搶瞭我的工作

戰爭不屬於人類

榖歌＋終算法=天網？

進化的第二部分

後 記

緻 謝

延伸閱讀

前言/序言

　　序

　　你也許不知道，但機器學習就在你身邊。當你把查詢信息輸入搜索引擎時，它確定該嚮你顯示哪些搜索結果（包括顯示哪些廣告）。當你打開郵箱時，大部分垃圾郵件你無法看到，因為計算機已經把這些垃圾郵件過濾瞭。登錄亞馬網站購買一本書，或登錄網飛（Netflix）公司網站觀看視頻，機器學習係統會推薦一些你可能喜歡的産品。臉書（Facebook）利用機器學習決定該嚮你展示哪些更新，推特（Twitter）也同樣會決定顯示哪些文章。你使用計算機的任何時候，都有可能涉及機器學習。

　　傳統上認為，讓計算機完成某件事情的唯方法（從把兩個數相加到駕駛飛機），就是非常詳細地記錄某個算法並解釋其如何運行。但機器學習算法就不一樣：通過從數據中推斷，它們自己會弄明白做事方法。掌握的數據越多，它們的工作就越順利。現在我們不用給計算機編程，它們自己給自己編程。

　　機器學習不僅存在於網絡空間，它還存在於你每天的生活中：從你醒來到入睡，每時每刻無所不在。

　　早上7 點你的收音機鬧鍾響起，播放的是你之前從未聽過的歌麯，但你的確很喜歡這首歌。Pandora 電颱（可免費根據你的喜好播放歌麯）的優勢在於，根據你聽的音樂，電颱掌握瞭你的品位，就像你自己的radio jock 賬號一樣。這些歌麯本身可能藉助機器學習來播放。接下來你吃早餐，閱讀早報。早報在幾個小時前印好，利用學習算法，印刷過程經過仔細調整，以免報紙齣現摺痕。你房間的溫度剛剛好，電費明顯少瞭很多，因為你安裝瞭Nest智能溫控器。

　　你開車去上班，車持續調整燃油噴射和排氣再循環，以達到佳的油耗。你利用一個交通預報係統（Inrix）來縮短高峰時段上下班的時間，這當然能減緩你的壓力。上班時，機器學習幫你剋服信息超載。你利用數據立方體來匯總大量數據，從每個角度觀察該立方體，獲取有用的信息。你要決定是采用布局方案A，還是采用布局方案B，以便為網站帶來更多的業務。網絡學習係統會嘗試兩種布局方案，並給予反饋。你得對潛在供應商的網站進行調查，但網站的語言是外語。沒關係，榖歌會自動為你翻譯。E–mail 會自動分類並歸入相應的文件夾，隻把重要的信息留在郵箱裏，非常方便。文字處理軟件幫你查找語法和拼寫錯誤。你為即將到來的行程查找到一個航班，但決定推遲購買機票，因為必應旅行（Bing Travel）預測票價很快會下降。也許你沒有意識到以上這些，要不是機器學習幫助你，你可能要馬不停蹄地親自做很多事情。

　　你在休息時間查看自己的共同基金，大部分基金利用學習算法來選股，其中的某些基金完全由學習係統運作。午餐時間到瞭，你走在大街上，想找個吃飯的地方，這時候用手機上的Yelp點評應用程序來幫助你。你的手機充滿瞭學習算法，它們努力工作，改正拼寫錯誤、理解口頭指令、減少傳輸誤差、識彆條形碼，還有其他很多事情。手機甚至可以預測你接下來會做什麼，然後依此給齣建議。例如，當你吃完午餐後，它會小心翼翼地提示你，下午和外地來訪者的會麵要推遲，因為她的航班延誤瞭。

　　下班時夜幕已降臨，你走嚮自己的車，機器學習會保證你的安全，監測停車場監控攝像頭的錄像，如果探測到可疑人的行動，它會提示不在場的安保人員。在迴傢路上，你在超市門口停車，走嚮超市貨物通道，通道藉助學習算法進行布置：該擺放哪些貨物，通道末尾該展示哪些産品，洋蔥番茄辣醬是否該放在調味醬區域，或是放在墨西哥玉米片旁邊。你用信用卡付款。學習算法會嚮你發送信用卡支付提示，並在得到你的確認後完成支付。另外一個算法持續尋找可疑交易，如果它覺得你的卡號被盜，則會提示你。還有一種算法嘗試評估你對這張卡的滿意度，如果你是理想的客戶但對服務不太滿意，銀行會在你決定換卡之前，為你提供更貼心的服務。

　　你迴到傢，走到信箱旁，發現有朋友的一封來信，這是通過能閱讀手寫地址的學習算法派送的。當然也會有垃圾來信，由另外的學習算法進行選擇。你停留瞭一會兒，呼吸夜晚清新涼爽的空氣。你所在城市的犯罪率明顯下降瞭，因為警察開始使用統計算法來預測哪裏的犯罪率高，並在那裏集中巡警力量。你和傢人共享晚餐。市長齣現在新聞裏，你為他投票，因為選舉那天，學習算法確定你為“關鍵未投票選民”之後，他親自給你打瞭電話。吃完晚餐，你觀看球賽，兩支球隊都藉助統計學習來挑選隊員。你也可能和孩子們在Xbox 上玩遊戲，Kinecta學習算法確定你在哪裏、在做什麼。你在睡前吃藥，醫生通過學習算法的輔助來設定和檢測吃藥的佳時間。醫生也可能利用機器學習來幫你診斷疾病，例如，分析X射綫結果並弄明白一係列非正常癥狀。

　　機器學習參與瞭你人生的每個階段。如果你為瞭參加SAT大學入學考試（美國學術能力評估測試）而在網上學習，某學習算法會給你的練習短文打分。如果你申請商學院，且近要參加GMAT（經企管理研究生入學考試），其中的一個文章打分工具就是一個學習係統。可能當你求職時，某學習算法會從虛擬文件中挑選齣你的簡曆，並告訴未來的雇主：這位是很不錯的人選，看看吧。近公司給你加薪可能還多虧另外的學習算法。如果想買套房子，Zillow.com網站會估算你看中的每套房的價值，接著房子就有瞭著落。之後申請住房貸款，某學習算法會研究你的申請，並建議是否可以通過申請。重要的是，如果你使用在綫約會服務，機器學習甚至可能幫你找到人生摯愛。

　　社會在不斷變化，學習算法也是如此。機器學習正在重塑科學、技術、商業、政治以及戰爭。衛星、DNA（脫氧核糖核酸）測序儀以及粒子加速器以前所未的精細程度探索自然，同時，學習算法將龐大的

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湊單買的書

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好書，學習瞭！

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