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[美] 佩德罗·多明戈斯黄芳萍

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发表于2025-04-02

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商品介绍

2017-1-1 平装 9787508668673

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书籍描述

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。

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！

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读者评价

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##有点乱糟糟的

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##【书.2017-23】看完这本书的最大感觉应该是，算法是一门哲学。先读了英文原版的前两章，觉得读英文还是费劲，然后买了中文版开始读。从第三章开始读，读了没几页，就觉得蛋疼了。翻译大概是英文专业毕业，但是对自然科学毫无了解的吧。但是科普书的翻译难道是纯粹的语言翻译的问题吗？难道这类书翻译完后不需要经过任何review吗？（1） ...

评分☆☆☆☆☆

##本书分析了各个机器学习学派的算法，整理如下: 符号学派:逆向演绎，决策树联结学派:神经网络，感知机，反向传播，稀疏自动编码器进化学派:遗传算法贝叶斯学派:朴素贝叶斯分类器，马尔科夫链，隐藏马尔科夫模型，贝叶斯网络，环路信念传播，马尔科夫链蒙特卡洛理论，马尔科夫网络类推学派:最近邻算法，支持向量机，类比推理法无监督学习:聚类问题，K均值算法，期望最大化算法(EM)，PCA(主要成分分析)，非线性降维算法，等距映射算法，强化学习，元算法，关联学习但是算法原理，我看的似懂非懂。本书算是个概述，后续想学习哪一部分可以参考后面的延伸阅读。

评分☆☆☆☆☆

##概念模型，认识事物核心框架和基础逻辑的简单模型，能帮我们迅速切入新领域学习新知识。这本书提供了机器学习的概念模型，适合不求甚解，快速完整地触及机器学习全貌，了解其体系结构和内在联系，再考虑有目标层层深入。作者划分出五个机器学习的基础思想： 1、符号学派 2、...

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