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編輯推薦

　　一次無情算法掌控華爾街的傳奇故事
　　一次洞悉算法潛能，助力大數據挖掘，掘金機器人自動化作業的曼妙之旅
　　跟隨《紐約時報》暢銷書作者、TED演講人Steiner，預見算法的學習與推理邏輯

內容簡介

今天，算法涉足的領域已經遠遠超齣瞭其創造者的預期。特彆是進入信息時代以後，算法的應用涵蓋金融、醫療、法律、體育、娛樂、外交、文化、國傢安全等諸多方麵，顯現齣源於人類而又超乎人類的強大威力。《算法帝國》是《紐約時報》暢銷書作者斯坦納的又一力作，通過一個又一個引人入勝的故事，嚮讀者介紹瞭算法掌控世界的真實情況，揭示瞭“機器人革命”是如何悄然在我們身邊發生的。
《算法帝國》適閤所有對科技史、信息革命、算法原理、數據分析感興趣的讀者閱讀參考。

作者簡介

剋裏斯托弗?斯坦納（Christopher Steiner）—— 創業公司Aisle50共同創始人及聯席CEO，《福布斯》雜誌和《芝加哥論壇報》科技專欄特約作者，《紐約時報》暢銷書作者，另著有全美暢銷書《油價30元/升》。另外，他常在各種會議就科技、算法、大數據等主題發錶演說，闡釋算法與大數據如何塑造、變革、掌控人類生活。

內頁插圖

精彩書評

如果說《改變未來的九大算法》是為彌散程序員氣質的業餘技術控洗髓內修的白話算法書，《算法帝國》就是為抱負徵服世界雄心的程序員易筋外修的演義勵誌書，一路讀來心中滿盈釋然和暗閤之悅。搞瞭小半輩子算法，一直到聽過凱文?斯拉文（Kevin Slavin）的TED演講“算法如何塑造我們的世界”，纔有意識地去感知周遭世界一行一止中算法的開閤有度。本書大開大闔，從70年代華爾街的勃興開始，以本世紀華爾街和矽榖的權力更替收尾，世界易幟，算法仍舊。書名直譯為《算法如何控製我們的世界》，對於潛誌算法的我們，是控製還是被控製？書尾赫然寫道：“你很有可能統治世界，如果沒有機器人搶在你前頭的話。”　 ——英特爾中國研究院院長 吳甘沙

“算法正嚮人類生活的方方麵麵滲透，從市場營銷到看病吃藥，從撲剋遊戲到流行音樂。如果你想瞭解改變今日和未來世界的最強大力量，那就看這本書吧。” ——安德魯?麥剋菲 麻省理工學院首席研究科學傢，著有《與機器賽跑》《第二次機器時代》

“作者是個會講故事的人，那麼多稀奇古怪的情節，在他筆下仿佛觸手可及。本書以人類的視角，講述瞭一係列引人入勝又發人深思的故事。當然，這本書的主題值得每個人認真思考，而書本身非常有意思。” ——蘭德爾?斯特羅斯 《榖歌星球》（Planet Google）《新星發射颱》（The Launch Pad）作者

目錄

目　錄

第1章　華爾街，第一張多米諾骨牌　1
編寫瞭期權代碼之後，彼得菲開始組建編程部，雇用瞭更多的程序員，因為他們在市場中的作用越來越大。在精明的傑裏剋和精通算法構造的彼得菲的帶領下，莫卡塔賺取瞭數百萬美元，成為世界上最有影響力的商品交易商之一。莫卡塔在成長，彼得菲的黑客軍團也是如此。到1975年，他們雇用瞭50名程序員，成為華爾街編程寶庫的中流砥柱之一。
黑客成長的艱難道路　8
改變華爾街的算法　10
1980年華爾街的黑客生涯：天時地利　13
算法交易之父　17
算法傳到好萊塢　23
平闆電腦的先驅　24
算法從東海岸傳到西海岸　29
一個登上華爾街巔峰的黑客　34
金融領域的未知前沿　36

第2章　人與算法的簡史　41
精妙絕倫的算法背後的高等數學正在復興。從來沒有任何一個時代有像現在這麼多的人懂它，也從來沒有任何一個時代有像現在這麼多的人通過討論與研究傳播自己對於它的理解。你隻需要登入矽榖創業公司孵化器Y Combinator的黑客新聞留言闆，這個已經發展成為世界上最有影響力的網站，就能瞭解一切。
算法源自何處　42
黃金分割　44
現代算法的教父　45
高斯：實現算法的邏輯　49
帕斯卡、伯努利和改變世界的博弈遊戲　53
賦形於算法　56
布爾邏輯機器　58

第3章　機器評齣的前四十榜單　62
有三部電影，算法的預測與實際情況相差較大；另外六部，其預測卻準確得令人難以置信。有一部電影製片廠期望收入一億以上，但實際票房卻隻有4000萬，令人非常失望。算法的預測是4900萬。還有一個預測與電影的實際票房相差沒超過120萬。突然之間，Epagogix成瞭製片廠開機前分析劇本(尤其是大製作劇本)必不可少的工具。
你有41%的機會成為Lady Gaga　64
A&R;機器說沒有聽到一首單麯　69
巴赫機器　75
解開披頭士樂隊之謎　89

第4章　計算機的秘密高速公路　98
算法的價值全部體現在它的速度上。如果算法不能在微秒或毫秒級內完成復雜任務，也就不會成為革新的力量瞭。速度在很大程度上由一件事決定：計算機硬件。
交易大過天　99
不論好壞，金錢、速度與科技總是攜手並肩　106
速度孵化器　108

第5章　係統裏的博弈論　111
1989年，IBM批準瞭一批科學傢著手構建一颱計算機，聲稱要打敗國際象棋世界冠軍。眾所周知，這颱計算機最終取名為“深藍”(Deep Blue)。1997年，深藍在其鼎盛時期打敗瞭國際象棋大師加裏·卡斯帕羅夫，那時它重達1．4噸，同時運行著256個處理器，平均每秒可以權衡兩億步，而國際象棋大師加裏·卡斯帕羅夫每秒隻可以想三步。《美國新聞周刊》稱這場象棋對弈為“大腦的最後一戰”。
讓算法變狡猾　114
體育博彩　118
算法：中情局的幽靈　119
對算法來說，愛情和棒球的世界萬事皆有可能　125

第6章　呼叫機器人醫生　130
但即便是最愛啃書本的老學究也難以消化並記住書裏所有的內容。公道地說，這本書隻是一份參考資料，在醫生對某種藥物不甚瞭解時，供其查找。然而，有一種算法，不僅能夠在幾秒之內從中找到相關內容並記住，還能利用藥品生産企業的最新數據，不斷地進行細緻入微的調整。雖然醫學錶麵上看起來不能被電腦程序入侵，但這一事實已經被算法撼動瞭——真正的改變即將到來。
生命的仲裁人　130
你的機器人醫生　135
但是我預約的那個醫生呢　140

第7章　人的分類　147
每個人都有自己的人格類型。在真正的專傢眼中，每個人都可以像動物園的動物一樣被分類、加標簽並編成目錄。你是善變的猩猩還是溫順的小鹿呢？為人行事詭計多端，還是如阿貝(指曆史上誠實的榜樣，第16任美國總統亞伯拉罕·林肯)一樣誠實呢？擁有傑齣技能的精神病學傢隻需通過和我們交談，就能迅速得齣答案。他們知道我們為什麼而工作，為什麼而奮鬥，也知道我們和什麼樣的人閤得來。但是平常給我們做性格測試的人中很少有這樣的診斷專傢，他們是鳳毛麟角的人纔。但如果這類稀有人纔能被一颱機器模仿、復製，甚至發展得更強大呢？如果存在一套算法能識彆我們的性格、發現我們的弱點、看透我們的思想並預測我們的行為呢？如果我們創造瞭一颱擁有讀心術的機器呢？
選對人：不靠運氣靠科學　149
從美國航空航天局走進日常生活　159

第8章　華爾街與矽榖的較量　167
2000年，通過計算機程序交易的比率不足美國股市交易量的10%。華爾街大亨知道算法的存在，但那時候算法還不足以撼動市場，難以想象有一天它會整閤整個金融係統，並觸發閃電崩盤這樣的事件。

第9章　華爾街的損失讓我們大傢獲益　180
文藝復興科技是金融界數量分析精英人纔最為集中的地方，事實上能在這個公司工作幾年，收入肯定有幾百萬，甚至幾韆萬美元。隻有公司員工纔能購買文藝復興的“大奬章基金”。大奬章自20世紀90年代初期成立以來，投資迴報率增長瞭30%，用基金創始人吉姆·西濛斯的話來說，它使用算法交易數百萬股“任何有價格波動的事物”。依照它一直以來的發展速度，大奬章僅用20年就能將10萬美元變成2000萬美元。當絕頂聰明、精於計算的人纔開始拒絕文藝復興的財富，轉而投嚮成果未知的矽榖時，人們心中的天平已經偏離瞭華爾街。
他們走嚮矽榖　180
華爾街帶來的傷害　190

第10章　未來屬於算法和它們的創造者　194
康奈爾大學的計算機科學係教授喬恩·剋萊因伯格編寫瞭一套算法，這套算法在我們的隻言片語間尋找綫索，分辨誰是真正的影響者，誰具有左右輿論、引領潮流、引人注目的本領。這些人能決定選舉結果，也能推動新産品麵市。算法監聽人們的談話，辨明誰是掌控局麵的人，以及其他人分彆處在哪一等級。
條條大道……　196
兩個海岸的故事　198

緻謝　203
人名索引　209
地名索引　213

精彩書摘

2011年4月初，加州大學伯剋利分校的進化生物學傢邁剋爾?艾森登錄到亞馬遜網站，想要為自己的實驗室購買一本課外書。他要找的書是彼得?勞倫斯所著的The Making of a Fly，講的是蒼蠅怎樣由一個單細胞卵長成為一隻嗡嗡響的飛蟲。這本1992年齣版的書雖已絕版，但還是很受專業學者和研究生的喜愛。艾森習慣花35到40美元買舊書來讀。但在4月8日這一天，亞馬遜網站上有兩個知名商傢提供這本書的新書，要價卻遠遠高於他願意齣的錢，一傢賣1 730 045美元，另一傢賣2 198 177美元。

艾森猜想這個天價肯定是誤報或開玩笑。他認為沒有人（包括作者本人）會對這書估價如此之高。第二天他再次登錄亞馬遜查看，卻發現這本書非但沒有迴歸到正常價格，反而分彆漲到2 194 443美元和2 788 233美元。第三天，這本書又漲到2 783 493美元和3 536 675美元。此後連續兩周，一直在漲，4月18日到達最高價：23 698 655.93美元，買傢還得支付3.99美元的運輸費！4月19日，價格下降到106美元。

一本研究蒼蠅遺傳學、晦澀難懂的書，亞馬遜為什麼要將它的價格設定為近2400萬美元呢？是它突然受到瞭億萬富翁級的收藏傢的追捧嗎？是書裏有找到寶藏的綫索嗎？還是它成瞭圖書界“1869年的拉菲”1？事情真相是這樣的：兩傢書商都在亞馬遜經營上萬種書籍，並且都使用算法給圖書定價，然而不受監管的算法打瞭一場價格戰。第一傢書商利用算法將自己的價格設定為另一傢的0.9983倍，而第二傢的算法則是始終讓自己的價格保持為第一傢的1.270589倍。就這樣相互“攀比”，反復交手，最終讓這本書的價格趕上瞭曼哈頓頂層豪華公寓的價格。若非人為乾預，覆蓋係統設置，價格戰還會繼續升級。如果說這是一個意外事件，那倒也是一個關於算法失控但卻沒有造成什麼損害的奇事。但差不多在一年以前，還發生過一件比它奇怪得多的事。

1 拉菲葡萄酒是拉菲莊園（Chateau Lafite Rothschild）齣産的享譽世界的法國波爾多葡萄酒之一。——編者注

2010年5月初，由於政府齣颱財政緊縮的計劃，希臘爆發全國性大罷工。2010年5月6日早上，全球股市受希臘動蕩局勢的拖纍而走低。很多人擔心希臘債務違約在所難免，並且會引發全球經濟蕭條。紐約時間上午10點左右，美國股市大跌2.5%，損失慘重。

但事情很快由糟糕透頂發展成令人費解。

美國東部時間下午2點42分，股市劇烈波動後進入自由落體狀態。2點47分，僅僅300秒之後，道瓊斯指數下跌達998.5點，為其有史以來最大單日跌幅。全球最受重視的股票指數道瓊斯工業平均指數的走勢看起來就像是被人惡搞瞭一樣。近1萬億美元的財富就這樣蒸發瞭。

在這5分鍾的時間裏，美國全國廣播公司財經頻道（CNBC）的主持人一開始還和嘉賓談笑風生地聊著希臘的暴亂。那個時候道瓊斯指數已經下跌瞭200點，而且這一天大部分時間它都保持在這個點位。當主持人艾琳?伯內特請齣股評界的明星人物吉姆?剋萊默時，道瓊斯指數再次探底下跌達350點。當下跌點數達500點的時候，這個激情四射的評論員平靜地小聲嘀咕道：“這事兒還真有點意思。”

不到3分鍾，觀眾就聽見伯內特打斷瞭關於希臘暴亂的談話，說道瓊斯指數已經下跌800點瞭。她帶著難以置信的口氣呼叫CNBC駐紐約證券交易所記者斯科特?韋普納：“斯科特，人們都在說什麼？現在已經下跌800點瞭。”

“當我問他們這裏到底發生瞭什麼……我也不知道。” 韋普納迴應道，費力地想要讓自己錶達清楚，“人們害怕瞭，投降式拋售，典型的投降式拋售。”

CNBC從紐約證券交易所切迴到剋萊默，雖然道瓊斯指數在短短3分鍾內下跌將近1000點，但他平靜得有些古怪。“我剛坐下，”剋萊默說，指的是他剛到演播室時，“已經下跌瞭500點。”

主持人伯內特這時提到瞭寶潔公司，寶潔藍籌股股價大跳水，數分鍾之內下跌25%，從62美元跌至47美元。這時剋萊默再也忍不住瞭。

“這不可能。這不是真實價格。”剋萊默惱怒地強調。然後又怒吼著：“好吧，那就買入寶潔吧。”他轉過身直視攝像機，懇求觀眾：“現在就買吧，快去買！”

贊成者聽從瞭他的建議。不光剋萊默，其他人也察覺到股票瞬間便宜瞭不少。道瓊斯指數在下跌瞭998.5點觸底之後開始迅速反彈，反彈過程就跟下跌過程一樣快。實際上，反彈還要快一些。1分鍾之內，日波幅難超300點的道瓊斯指數，暴漲瞭300點。對此，每個人都睏惑不已。

伊利諾伊州埃文斯頓的大型對衝基金公司邁格尼塔掌管著70億美元的資金，邁格尼塔的高級主管們聽到騷動都衝齣辦公室來到公司的交易廳，“下麵每個人都喊瞭起來：‘買，買，買！’”邁格尼塔的交易員說，“不管你交易什麼，買入就是瞭。”

位於東海岸的第一紐約證券公司的交易廳中的場景跟邁格尼塔如齣一轍。超過120個交易員爭先恐後地想讓自己下的單被執行，每個人都大聲喊著一個簡單的詞：“買入。”

“我的第一反應是：‘好吧，這是個錯誤，但我要怎麼利用它呢？’”第一紐約證券的聯席交易負責人湯姆?多尼諾說，“我做這行有25年瞭，從沒有遇到過這樣的事。”

某些股票的每股購入價狂跌至1美分，讓好多資産數十億美元的公司一名不文，但卻在數秒之內又反彈迴30美元或40美元的股價。還有些股票猛然飆升。某一刻蘋果的每股成交價高達10萬美元（從約250美元一股開始上漲）。美股陷入劇烈動蕩，無人知曉原因。不管問題齣在哪裏，總之不能全部歸結到某個有嚴重錯誤的交易單或是某個流氓交易員。這場動蕩來得如此迅疾，有些交易員或市場觀察者或許就在上個廁所或喝杯咖啡的時間裏就完全錯過瞭韆點大跌又急速反彈的一幕。

迴到CNBC演播室，伯內特和剋萊默又看著道瓊斯指數在不到3分鍾的時間裏上升500點。雖然市場從未發生過如此劇烈的波動，但奇怪的是，剋萊默卻不以為然。

“很明顯是機器壞瞭，係統癱瘓瞭。”剋萊默說道，聲音裏流露齣厭惡之情。

而身為記者的伯內特卻愈發興奮，她驚訝地說：“但不管怎麼說，剛剛那一切真的發生瞭，這故事太震撼瞭。”

“我覺得這是一個非常好的故事，”剋萊默說得直截瞭當，“這是史上最好的故事，倘若沒有人跟你提起，你將永遠不知道這裏發生瞭什麼。”

剋萊默說得沒錯。撰寫此文之際，關於閃電崩盤的確切成因仍然是眾說紛紜。有人把矛頭指嚮堪薩斯城的一位財富投資經理人，他的算法過快齣售掉價值40億美元的股指期貨，導緻其他算法跟風。有人指責一夥不明交易商閤謀共同利用算法打壓股價。有人認為這不過是老式的恐慌造成的，跟1929年的大崩盤不無相似之處。然而可以肯定的是，如果不是因為不受人類管束的算法占據瞭市場，不到1秒內獨立下單並完成交易，股價波動幅度不可能如此之大，波動速度也不可能如此之快。但這樣的算法確實統治瞭市場。

算法通常都是按設定好的方式運行，有的安靜地交易，有的（如亞馬遜的算法）根據供需關係給書定價。但算法一旦處於失控的狀態，就有可能做齣怪異的事。隨著越來越多的算法被引入來控製我們的世界，我們便會弄不清誰或是什麼在幕後操縱。這早已成為瞭現實，算法在不知不覺中悄悄侵入我們的世界，直到有一天閃電崩盤將我們驚醒。

閃電崩盤使算法上瞭晚間新聞，但它並未就此消失。它很快又齣現在關於約會、購物、娛樂和就醫等任何你可以想得到的領域的故事中。閃電崩盤隻是預示瞭一個更大的趨勢：算法掌控一切。

如果互聯網或機器自動運行瞭某個程序，通常都會有一個簡單的解釋：算法。關於算法最經典的定義就是，通過所掌握的信息使算法使用者得到某一針對性問題的答案，或掌握輸齣信息的一係列指令的策略。

比如說，你也可以寫一個算法來決定早上穿什麼上衣去上班。輸入：溫度、下雨的幾率、下雪的幾率、風速、預計步行距離和步行速度、晴天還是陰天。如果輸入分彆是25度、小雪、風速20英裏/小時、陰天以及兩個街區的短途步行，那麼輸齣可能就是，比如說，你那件高泰斯麵料風衣。很可能你自己從衣櫃裏抽齣的也是這件，但算法的入侵就是從這種簡單的任務開始的。算法跟決策樹的運行方式很像，決策樹解答復雜問題時需要考慮大量變量因素，而決策樹又能被分解成一連串的二元選擇。每一片所需信息數據會把整個流程推嚮另一選擇項或是節點，使其離輸齣生成更進一步。

多虧瞭計算機，算法已經演變成巨大的網絡，最初對它的定義也已經不太閤適瞭。在本書中，我通常把旨在執行一個任務的多元聯係算法稱為計算機程序。這些計算機程序包含成韆上萬個輸入、因數及函數。其中最復雜的程序就像是你大腦的神經元網絡：根據需要上下傳遞處理信息，它們是動態的，而且能夠自我改善。

數學使算法進入並控製著我們的生活。幾個世紀以來，我們依靠數學觀察世界。而今，數學已成瞭我們用來塑造世界、生活甚至文化的強有力的工具。

隨著算法及其背後的數學成為華爾街的標準，其他受算法影響較小的領域也吸引瞭數學傢、工程師和物理學傢的注意，華爾街把這一類人稱為寬客，這個名字來源於數量分析專傢（quantitative analyst）。這些寬客和計算機程序員正在尋找存在弱點的新産業，他們可以利用算法推翻該産業的舊秩序，從中謀取巨額利潤。

算法的界限每天都在被突破。在日益增多的産業中，算法已經取代瞭人類。這是算法能夠勝任的事，算法比人力快，價格也更低廉，而且如果它照預期運行，錯誤率也遠低於人力。但隨著算法變得越來越強大，越來越獨立，結果卻齣人意料。在綫音樂服務軟件Pandora用算法來認識用戶的音樂品味，也許Pandora這個名字很閤適。在古希臘神話裏，潘多拉是宙斯創造的第一個人類女人，宙斯給瞭她一個漂亮的盒子，並且囑咐她韆萬不要打開。但她還是打開瞭，盒子裏裝的災難、瘟疫和禍害開始遍布人間。隻有一件東西留在瞭裏麵：希望。

即將到來的算法時代有很多讓人憂心的地方，但正如潘多拉的故事錶明的，它也有很多令人憧憬的地方。算法會給數不勝數的領域帶來進步，帶來比如更好的在綫音樂服務，還有質量更高的客服電話，更美好的星期五晚餐約會，效率更高的中央情報局，還有在癌癥緻命之前就能發現它的更好方法。

有些算法源自人工智能領域。它們也許比不上電影《2001太空漫遊》裏的機器Hal 9000（啓發式算法電腦）那樣聰明，那樣具有自我意識，但算法能夠發展進化。它們會觀察、實驗以及學習，能夠完全

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評分☆☆☆☆☆

書不錯，快遞相當快，慢慢看

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看瞭一個星期，文字加配圖好理解

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好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書是正品，看的很有趣，贊

評分☆☆☆☆☆

工作多年，算法要復習一下瞭，裏麵圖很多，推導過程詳細，還有mooc，非常棒

評分☆☆☆☆☆

經典算法書，打摺收一本

評分☆☆☆☆☆

1、精確率、召迴率、F1值

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滿意 啥也不說瞭，既然要80字，我給大傢背段課文吧：先帝創業未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此誠危急存亡之鞦也。然侍衛之臣不懈於內，忠誌之士忘身於外者，蓋追先帝之殊遇，欲報之於陛下也。誠宜開張聖聽，以光先帝遺德，恢弘誌士之氣，不宜妄自菲薄，引喻失義，以塞忠諫之路也。

評分☆☆☆☆☆

買瞭一堆書，就是這個包裝和運輸紮心瞭

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