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终极算法

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[美] 佩德罗·多明戈斯 黄芳萍



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发表于2025-02-28

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具体描述

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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##在深度学习出现突破之前,其实我不太相信会出现什么机器智能。那些让人惊艳的产品都不过是人脑智慧的某种包装,背后的力量还是人。比如: - Google 神奇的 PageRank 算法可以把网页按搜索词的相关性排序展现。但它最初并不是突破了什么语意理解,本质上只是把对网页质量的评判...  

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##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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##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...  

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##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)...  

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