具體描述
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！
著者簡介
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。
圖書目錄
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)
讀後感
先读了英文原版的前两章，觉得读英文还是费劲，然后买了中文版开始读。 从第三章开始读，读了没几页，就觉得蛋疼了。翻译大概是英文专业毕业，但是对自然科学毫无了解的吧。但是科普书的翻译难道是纯粹的语言翻译的问题吗？难道这类书翻译完后不需要经过任何review吗？ （1） ...
評分本书的主要内容分为三个部分： 第一部分：以各种角度论证“终极算法”何以成为可能（从这个角度来说，整本书只是在提出问题，提出了一些对内行有启发性的观点，虽然发现有价值的问题和提出假设确实是解决问题的前提，但仍属于阐释可能性的范围内）； 第二部分：介绍了机器学习...
評分作为一位机器学习领域研习10 年以上的专业技术人员，我当初入行的时候没有想到，短短的10 年间，这项技术会如此快速地改变众多行业，并影响全球数十亿用户生活的方方面面。在今天，当你用今日头条浏览新闻资讯的时候，当你用网易云音乐查看推荐歌单的时候，当你在百度搜索信息...
評分上周参加一个会议，资料袋中放了一本《终极算法》，似乎是最近的热门畅销，出门时就顺手带上，在飞机上翻看。译者大概是文科生，看来胆子挺大：“与，或，非”翻译成“且，或，非”（页4），切！微分、积分翻译成“分化”和“整合”（页11），“NP完全问题”加了编者注（页42）...
評分人工智能的五大流派及对应的主算法概要介绍。细致原理还需要看对应专著。符号学派，决策树，感觉中规中矩，优点是生成的规则直观可理解；类推学派，最近邻等算法，基于距离或相似的定义，主要问题维度灾难；进化学派，遗传算法没啥体会；贝叶斯学派，贝叶斯定理号称统治世界的...
用戶評價
翻譯得確實一般，讀起來嘴會齣血。作者介紹瞭機器學習的五大流派，以及對未來發展的預測。這是一個人工智能替代手動的時代，這本書可以算是科普讀物，更可以看作是入門到精深的必讀教材。
评分翻譯得確實一般，讀起來嘴會齣血。作者介紹瞭機器學習的五大流派，以及對未來發展的預測。這是一個人工智能替代手動的時代，這本書可以算是科普讀物，更可以看作是入門到精深的必讀教材。
评分機器學習的科普讀物，將其分為五大模塊：推理證明的符號學派、以神經網絡為代錶的聯結學派、以遺傳算法為代錶的進化學派、主打概率的貝葉斯學派和最“懶惰”的類推學派，最後總結齣來瞭一個驚天地泣鬼神的終極算法（逃
评分“你的工作會在多大程度上利用到你的大腦？用的越多，你就越安全。”“不要試圖與機器人競爭，而是要利用它”
评分在迷宮般的機器學習算法中畫齣一副地圖
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