算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

基本信息

书名：算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

定价：68.00元

作者：佩德罗多明戈斯

出版社：中信出版社

出版日期：2016-12-01

ISBN：9787508668673

字数：298000

页码：402

版次：1

装帧：精装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

《算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》比尔·盖茨年度荐书！《算法》近20年人工智能领域具有轰动性的著作！揭秘机器学习的逻辑，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《算法》，非常值得一读。——比尔·盖茨

内容提要

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“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。

你为什么必须了解算法？

不论你身处什么行业、做什么工作，了解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《算法》中，全球的算法问题专家、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“算法”的设想，探讨了算法对未来商业、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。

目录

推荐序

序

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

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

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

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＋算法=天网？

进化的第二部分

后记

致谢

作者介绍

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，国际人工智能界的高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的高奖项）、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学院奖以及多个论文奖项。

文摘

序言