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推荐序

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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

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