推薦序
序
第一章 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 終極算法
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
終極算法是狐狸，還是刺蝟
我們正麵臨什麼危機
新的萬有理論
未達標準的終極算法候選項
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
世界上最重要的麯綫
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
誰學得最快，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
終極算法之城
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＋終極算法=天網？
進化的第二部分
後 記
緻 謝
延伸閱讀
· · · · · · (收起)