资源名称:终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

作者简介:

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。

资源目录:

推荐序

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

资源截图:

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