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[美] 佩德羅·多明戈斯黃芳萍

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發表於2025-04-05

商品介绍

2017-1-1 平裝 9787508668673

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書籍描述

佩德羅•多明戈斯（Pedro Domingos）

•美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐文分校信息與計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方麵著有200多部專業著作和數百篇論文。

•國際機器學習學會聯閤創始人，《機器學習》雜誌編委會成員，JAIR前副主編。

•美國人工智能協會院士（AAAI Fellow，國際人工智能界的最高榮譽），榮獲SIGKDD創新大奬（數據科學領域的最高奬項）、斯隆奬（Sloan Fellowship）、美國國傢科學基金會成就奬（NSF CAREER Award）、富布賴特奬學金、IBM學院奬以及多個頂級論文奬項。

算法已在多大程度上影響我們的生活？

購物網站用算法來為你推薦商品，點評網站用算法來幫你選擇餐館，GPS係統用算法來幫你選擇最佳路綫，公司用算法來選擇求職者……

當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？

不同於傳統算法，現在悄然主導我們生活的是“能夠學習的機器”，它們通過學習我們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在我們還沒提齣要求，就能完成我們想做的事。

什麼是終極算法？

機器學習五大學派，每個學派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整閤所有這些算法的優點，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。

你為什麼必須瞭解終極算法？

不論你身處什麼行業、做什麼工作，瞭解終極算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以後的科技發展，布局未來，占位未來！

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讀者評價

評分☆☆☆☆☆

##概括性的介紹瞭算法和當前的主要算法類型，對於非專業領域的人來說是一本很好的知識普及書籍，隻是在涉及具體的算法內容方麵翻譯顯得力不從心，還得看原版。

評分☆☆☆☆☆

##本書分析瞭各個機器學習學派的算法，整理如下: 符號學派:逆嚮演繹，決策樹聯結學派:神經網絡，感知機，反嚮傳播，稀疏自動編碼器進化學派:遺傳算法貝葉斯學派:樸素貝葉斯分類器，馬爾科夫鏈，隱藏馬爾科夫模型，貝葉斯網絡，環路信念傳播，馬爾科夫鏈濛特卡洛理論，馬爾科夫網絡類推學派:最近鄰算法，支持嚮量機，類比推理法無監督學習:聚類問題，K均值算法，期望最大化算法(EM)，PCA(主要成分分析)，非綫性降維算法，等距映射算法，強化學習，元算法，關聯學習但是算法原理，我看的似懂非懂。本書算是個概述，後續想學習哪一部分可以參考後麵的延伸閱讀。

評分☆☆☆☆☆

##找業界牛人瀏覽瞭一下，吐槽翻譯太渣很多關鍵名字都沒翻譯準確還是咬牙上原版吧