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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


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) ...  

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##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。

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##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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