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 终极算法
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
终极算法是狐狸，还是刺猬
我们正面临什么危机
新的万有理论
未达标准的终极算法候选项
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
世界上最重要的曲线
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
谁学得最快，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
终极算法之城
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＋终极算法=天网？
进化的第二部分
后 记
致 谢
延伸阅读
· · · · · · (收起)
具体描述
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！
用户评价
##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##第一章6星，其他章3星
评分##从头到尾没整明白，不妨碍我读得很嗨。不知道是我逻辑性差、知识库小还是翻译确实辣鸡。人类的进步史就是工具外化进步的过程，直到造出另一个人。整本书在讨论向人和自然学习“如何学习”，从而写出自动写程序的程序。贝叶斯算法那部分让我想起张仲景《伤寒杂病论》里的条文。逻辑和概率。基因、细胞和脑神经认知。算法。
评分##又是中信……一再用这么可怕的翻译糟蹋科普，这是存心误人子弟吧，望天。
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##找业界牛人浏览了一下，吐槽翻译太渣 很多关键名字都没翻译准确 还是咬牙上原版吧
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##【书.2017-23】看完这本书的最大感觉应该是，算法是一门哲学。
评分##翻译非常差
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