終極演算法

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書名：終極演算法

作者：[美] 佩德羅·多明戈斯

譯者：黃芳萍

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版集團

出版年份：2017-1-1

頁數：402

內容簡介：

演算法已在多大程度上影響我們的生活？

購物網站用演算法來為你推薦商品，點評網站用演算法來幫你選擇餐館，GPS系統用演算法來幫你選擇最佳路線，公司用演算法來選擇求職者……

當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？

不同於傳統演算法，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出要求，就能完成我們想做的事。

什麼是終極演算法？

機器學習五大學派，每個學派都有自己的主演算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些演算法的優點，就有可能找到一種「終極演算法」，該演算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。

你為什麼必須了解終極演算法？

不論你身處什麼行業、做什麼工作，了解終極演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，佔位未來！

作者簡介：

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面著有200多部專業著作和數百篇論文。

國際機器學習學會聯合創始人，《機器學習》雜志編委會成員，JAIR前副主編。

美國人工智慧協會院士（AAAI Fellow，國際人工智慧界的最高榮譽），榮獲SIGKDD創新大獎（數據科學領域的最高獎項）、斯隆獎（Sloan Fellowship）、美國國家科學基金會成就獎（NSF CAREER Award）、富布賴特獎學金、IBM學院獎以及多個頂級論文獎項。

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如推薦序的作者所寫的一樣，我是不喜歡「終極」這樣的說法的。但既然本書作者是大牛，這么說也定然有其緣由。且看下去吧。我比較討厭歐美作家寫書的一個特點：很長，很羅嗦。教材的話還好一些，可以稱之為詳細，但科普類的書籍簡直要命。我真的懷疑他們是不是有湊字數的想法。
前面三章實在有點羅嗦，第四章之後就好了，講的內容就實在多了。因為我很早之前，從學習形式語言開始了解符號計算（這是七十年代AI的研究重點），便傾向於符號學派AI，這本書倒是先從這個點切入的，我覺得很好，不會讓人一看到AI，就想到ML，就想到概率統計，就想到優化。如果這么簡單就能實現AI，這與「人工智障」有什麼區別。我們一直強調，「人工神經網路」與大腦中的「神經網路」並沒有什麼關聯，第四、五章講到了這些區別，清晰的指出了，我們需要智能，但智能的運行方式，卻不必類似於我們的大腦。概率並不是我喜歡的部分，因為它沒有辦法幫助推理和證明，第六章講到了此種問題。之後的幾章就比較玄乎了，我覺得沒有什麼實在的內容。
雖然這本書在京東」機器學習「排行榜的前端位置，但是，其實並不是給想要學習機器學習並以此工作的人寫的，這是一本科普書，或者類似於夜下閑聊的記錄。如果連教材都沒有時間看，連數學都沒有時間學習，哪兒來的時間看看這個玄而又玄的東西呢

3. 終極排列組合演算法題

分析下，B小組是必選組，那麼新組A里肯定有1人是B組的，C1/3( / 用來表示上下標)，我們把他放在一邊；
新A組還有2個位置，要從剩下的4個小組選出2個小組，再從這2個小組里各選1人，那麼就是C2/4*C1/3*C1/3；
所以概率計算就是：C1/3*C2/4*C1/3*C1/3=3*6*3*3=162

鑒於下面有位熱心觀眾的提的建議，我說明下，如果本題第一句話換個說法，那麼你的分析也許正確：現有15人，分別編成5組，每小組3人。 那麼15人分成5組，這個概率也是要算進去的！但是，題目並未提及，只是現有5組，說明人已經分配好了！

4. 怎麼評價《終極演算法》這本書.

對於這樣一種重要技術，市面上一直缺少一本適合普通讀者的入門科普讀物，而眾多的專業書籍要求讀者具備一定的高等數學和計算機基礎演算法知識，並不適合科普的需要。直到朋友將《終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界》推薦給我時，我欣慰地發現，這正是想了解一點機器學習的讀者所需要的。

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書名：終極演算法機器學習和人工智慧如何重塑世界

作者:[美] 佩德羅·多明戈斯
出版社:中信出版集團
副標題:機器學習和人工智慧如何重塑世界
原作名:The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
譯者:黃芳萍
出版年:2017-1-1
頁數:402

內容簡介

演算法已在多大程度上影響我們的生活？購物網站用演算法來為你推薦商品，點評網站用演算法來幫你選擇餐館，GPS系統用演算法來幫你選擇最佳路線，公司用演算法來選擇求職者……當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？不同於傳統演算法，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出要求，就能完成我們想做的事。

作者簡介

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面著有200多部專業著作和數百篇論文。國際機器學習學會聯合創始人，《機器學習》雜志編委會成員，JAIR前副主編。美國人工智慧協會院士（AAAI Fellow，國際人工智慧界的最高榮譽），榮獲SIGKDD創新大獎（數據科學領域的最高獎項）、斯隆獎（Sloan Fellowship）、美國國家科學基金會成就獎（NSF CAREER Award）、富布賴特獎學金、IBM學院獎以及多個頂級論文獎項。

7. Np=P是什麼問題，如何理解

Np=P，是Np完全問題。比如說，一個較大的奇數，可能是一個質數，也可能是多個質數的積。你需要建立一個系統演算法，一對一對多進行運算。
這是世界第一難題，如果能建立一個NP=P系統演算法，那麼就找到了宇宙的運行模行，這是終極演算法模型。

8. 什麼是數字思維

——【思維】是人腦對客觀現實的概括和間接反映，數學思維就是數學地思考問題和解決問題的思維活動形式。
——【數學思維】就是一種對模式的研究，或者一種模式化（抽象化）的過程。數學思維是將具體的問題普遍化、抽象化為一個純粹的數學問題，而對這個抽象的問題的解決又具有實際的意義，有助於解決實際的問題。因此，數學具有兩重屬性，即抽象性和現實性（或應用性）。
——典型的【數學思維】有「統計」、「概率」、「極大值」、「極小值」等方式思考問題和解決問題的思維活動形式，也就是人們通常所指的數學思維能力，即能夠用數學的觀點去思考問題和解決問題的能力。比如轉化與劃歸，從一般到特殊、特殊到一般，函數/映射的思想，等等。一般來說數學能力強的人，基本體現在兩種能力上，一是聯想力，二是數字敏感度。前者能夠把兩個看似不相關的問題聯系在一起，這其中又以構造能力最讓人折服；後者便是大多數曝光的所謂geek（電腦天才）。當然也有兩種能力的結合體。

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終極演算法
作者：虛空1v5
3萬字之後的總結
更新時間2011-1-17 8:18:35 字數：1130
明天再上傳不到兩章，小說的就達到了傳說中的起點編輯第一次審核的字數要求。不知不覺就寫出了3w字。這不僅讓人感慨時間過去的飛快，也讓我意識到自己打字速度有多麼迅速（這個~~勿拍磚）
記得起點一位前輩說過，作為網路寫手，自己的作品裡盡量不要留太多的暗線或者暗示。因為大家都很忙的，看你的小說就是圖個痛快，哪有閑暇去琢磨你這句話那句話什麼意思啊？
想想很有道理，但作為一個新人寫手，無知就是最大的無畏。（有人說過這句話嗎？說誰的？你說的？你說的？你說的？對，就是我說的！）所以，本著「有伏筆要埋，沒有伏筆創造伏筆也要埋」的宗旨，我義無反顧地加入了許多自以為得意的所謂「暗示」。
當然「暗示」少有幾條是情節發展必須的「暗線」，更多的是為了後續章節不至於出現讓人感覺突兀的「漏洞」。
比如說：
陳清飛一個星期之後就要到「外地」去上大學了
母親給他買了個「沒有卡」的手機
臨行前給了他一張信用卡，「叮囑」他到了大學第一件事先買一張手機卡
到了學校沒有手機卡的陳清飛「用蘇副總的手機」給校長打電話
陳清飛去找校長期間，蘇曉雪買了兩張「情侶號」的手機卡
「情侶號」手機卡引發了後來「計算機社」的一番事件
這一番事件提高了陳清飛在蘇曉雪心中的地位
——我可恥的透露情節了~
…………