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商品插图

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内容简介

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《zhong极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》

我们生活在一个算法的时代——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zui佳路线，刷卡机用算法来帮你支付，公司用算法来选择求职者……

不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“机器学习”，即机器在通过主动学习数据，来完成任务。机器学习可谓当今zui重要、zui神秘、zui具革命性的领域之一。它是实现人工智能的zui重要方式。在《zhong极算法》中，全球ding尖的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，di一次为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌、ya马逊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思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理、统计学等等领域的理论转变为算法并为你服务。他认为，我们通过所有人工智能技术所寻找的是一种zhong极算法——能通过数据学习任何东西的算法，并探讨了zhong极算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。

 

《算法时代》

世界上的一切事物都可以被简化成一个公式吗？数字可以告诉我们谁是zui适合我们的另一半，而且能和我们白头偕老吗？算法可以准确预测电影的票房收入，并且让电影更卖座吗？程序软件能预知谁将要实施犯罪，并且精确到案发时间吗？这些事听起来都像是科幻小说中的情节，但事实上，它们仅是日益被复杂算法和神经网络主宰的人类世界的“冰山一角”。

毋庸置疑，我们已经进入了“算法时代”。每天，算法都会对展示在我们眼前的信息进行分类、筛选与取舍。我们看到的谷歌搜索结果，脸谱网上显示的好友信息，以及ya马逊给我们提供的个性化购买建议等，都是算法作用的结果。算法正在以各种各样的方式，影响着我们生活的方方面面，包括我们喜爱的电影与我们的爱情观，以及我们望而生畏的警察、律师和法官。

书中，作者带领读者展开了一次算法和公式世界的探索之旅：探寻我们如何开始相信数据的力量；向我们介绍数学家、人工智能专家和硅谷的创业家们，他们塑造了这个勇敢的新世界；最后，作者启发我们进行深度思考，在数据解决了许多复杂的问题但同时也导致了许多棘手问题的情况下，人类应该如何在算法时代生存下去。

算法正在促使我们看待生活、看待宇宙乃至看待一切事物的方式发生深刻的变化。如果你对人工智能、数学、计算机技术和算法感兴趣，这本书就非常适合你阅读。

《人工智能：改变世界，重建未来》

为何只能在有限范围使用的弱人工智能突然变得聪明起来？拥有人类的创造力、复制人类的思维……人工智能究竟能走多远？
从无所不知的语音助手到复制人类思维的虚拟替身，这本书将人工智能发展历史上一个个有趣的故事串联起来，并梳理了计算机之父艾伦?图灵、深度学习鼻祖杰夫?辛顿等众多对人工智能的发展起到重要作用的历史人物，把科幻与真实交错、古老与现代并存的人工智能立体地展现在我们面前，多角度地描绘了人工智能时代的精彩，同时也提出人工智能时代来临人类的应对之策。

作者简介

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佩德罗?多明戈斯（Pedro Domingos），华盛顿大学计算机科学教授，加州大学埃尔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。荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的zui高奖项）。被授予AAAI Fellow（国际人工智能学会AAAI是国际人工智能领域zui*威的学术组织，Fellow是该学会给予会员的zui高荣誉）、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(IBM Faculty Award)，以及多个ding级论文奖项。

  卢克?多梅尔，著名科技记者，纪录片和电影制片人，与世界上很多大型科技公司都有合作。经常为《连线》、《卫报》、《快公司》等媒体撰写科技类文章。曾出版《算法时代》《苹果革命》等著作

目录

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序
第一章 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 zhong极算法
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
zhong极算法是狐狸，还是刺猬
我们正面临什么危机
新的万有理论
未达标准的zhong极算法候选项
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zui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zui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
完美另一半
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
zhong极算法之城
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＋zhong极算法=天网？
进化的第二部分

后 记
致 谢

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