终极算法-机器学习和人工智能如何重塑世界 佩德罗 多明戈斯 著 机器学习 逻辑人工智能畅销 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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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z佳路线，公司用算法来选择求职者……

　　当机器终学会如何学习时，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z高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的z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。

目录

推荐序

序

一章 机器学习革命

学习算法入门

为何商业拥护机器学习

给科学方法增压

10 亿个比尔·克林顿

学习算法与国家安全

我们将走向何方

第二章 终算法

来自神经科学的论证

来自进化论的论证

来自物理学的论证

来自统计学的论证

来自计算机科学的论证

机器学习算法与知识工程师

天鹅咬了机器人

终算法是狐狸，还是刺猬

我们正面临什么危机

新的万有理论

未达标准的终算法候选项

机器学习的五大学派

第三章 符号学派：休谟的归纳问题

约不约

“天下没有免费的午餐”定理

对知识泵进行预设

如何征服世界

在无知与幻觉之间

你能信任的准确度

归纳是逆向的演绎

掌握治愈癌症的方法

20 问游戏

符号学派

第四章 联结学派：大脑如何学习

感知器的兴盛与衰亡

物理学家用玻璃制作大脑

世界上重要的曲线

攀登超空间里的高峰

感知器的复仇

一个完整的细胞模型

大脑的更深处

第五章 进化学派：自然的学习算法

达尔文的算法

探索：利用困境

程序的适者生存法则

性有何用

先天与后天

谁学得快，谁就会赢

第六章 贝叶斯学派：在贝叶斯教堂里

统治世界的定理

所有模型都是错的，但有些却有用

从《尤金·奥涅金》到Siri

所有东西都有关联，但不是直接关联

推理问题

掌握贝叶斯学派的方法

马尔可夫权衡证据

逻辑与概率：一对不幸的组合

第七章 类推学派：像什么就是什么

完美另一半

维数灾难

空中蛇灾

爬上梯子

起床啦

第八章 无师自通

物以类聚，人以群分

发现数据的形状

拥护享乐主义的机器人

熟能生巧

学会关联

第九章 解开迷惑

万里挑一

终算法之城

马尔科夫逻辑网络

从休谟到你的家用机器人

行星尺度机器学习

医生马上来看你

第十章 建立在机器学习之上的世界

性、谎言和机器学习

数码镜子

充满模型的社会

分享与否？方式、地点如何？

神经网络抢了我的工作

战争不属于人类

谷歌＋终算法=天网？

进化的第二部分

后 记

致 谢

延伸阅读

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。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。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的精细程度探索自然，同时，学习算法将庞大的

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