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[美] 佩德罗·多明戈斯黄芳萍

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发表于2025-04-03

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图书介绍

2017-1-1 平装 9787508668673

图书描述

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

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最佳路线，公司用算法来选择求职者……

当机器最终学会如何学习时，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。

什么是终极算法？

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“终极算法”，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极算法？

不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极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！

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用户评价

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从哲学层次珠串机器学习，消除了我学习机器学习的无头苍蝇之感。庞征博引各领域知识犹如《滕王阁序》用典。读过物理学的熵增定律在日常生活中的阐述：懒散放纵，人生熵增；进取学习，人生熵减。本书呈现了一个机器学习领域的例子，即“过拟合。生活中的以偏概全不就犯了过拟合...

评分☆☆☆☆☆

##本书分析了各个机器学习学派的算法，整理如下: 符号学派:逆向演绎，决策树联结学派:神经网络，感知机，反向传播，稀疏自动编码器进化学派:遗传算法贝叶斯学派:朴素贝叶斯分类器，马尔科夫链，隐藏马尔科夫模型，贝叶斯网络，环路信念传播，马尔科夫链蒙特卡洛理论，马尔科夫网络类推学派:最近邻算法，支持向量机，类比推理法无监督学习:聚类问题，K均值算法，期望最大化算法(EM)，PCA(主要成分分析)，非线性降维算法，等距映射算法，强化学习，元算法，关联学习但是算法原理，我看的似懂非懂。本书算是个概述，后续想学习哪一部分可以参考后面的延伸阅读。

评分☆☆☆☆☆

##一修读书41 天《终极算法》上所谓终极算法，就是通过数据来运行或者获取知识。计算机编程大概就是其中一种，通过数字、符号进行设定，给它规定程序，它就可以设置出相信的操作来。这是电子计算机的系统程序之一，也是人工智能不可或缺的。 “不要和人工智能对抗，要让人工智...

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##断断续续读完怎么讲呢众多的比喻有时精妙有时负担

评分☆☆☆☆☆

##因为翻译不忍直视，搬运一份Github上的笔记来，[原文在此]。另注：因为原文中有些条目不是很连贯，有些摘抄没有什么意思，所以略有删节。 [Prologue] [Chapter 1: The Machine Learning Revolution] [Chapter 2: The Master Algorithm] [Chapter 3: Hume's Problem of Inductio...

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##断断续续读完怎么讲呢众多的比喻有时精妙有时负担

评分☆☆☆☆☆

##想找这样一本书来对机器学习或者人工智能相关的知识扫盲。这本书的名字刚好蹭到了所有的热点。不过，我觉得这本书也就是达到了科普的水平而已。同时，我甚至以为这本书是机器翻译出来的（2018年1月1日之前的机器翻译水平）。感觉译者对这个领域的知识可以说是十分陌生，导致连正常的中文都译得不流畅，往往要看着中文猜英文，进行逆向翻译理解。

评分☆☆☆☆☆

##1) 一本关于机器学习的科普著作，最适合IT学生、研究者和从业者阅读；非IT读者可能比较烧脑。 (2) 最有价值的部分是系统讲解了机器学习五大流派（符号学派、联结学派、进化学派、贝叶斯学派、类推学派）的基本思想和原理、主算法，以及发展的脉络. 这不简单。 (3) 作者以探求...

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