《終極算法機器學習和人工智能如何重塑世界》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導圖PPT模板算法機器終極大腦學派計算機數據問題世界知識方法學習機器人符號工作貝葉斯模型關聯科學本書關鍵字分析思維導圖01推薦序第一章機器學習革命第三章符號學派：休謨的歸納問題序第二章終極算法第四章聯結學派：大腦如何學習目錄030502040607第五章進化學派：自然的學習算法第七章類推學派：像什么就是什么第九章解開迷惑第六章貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里第八章無師自通第十章建立在機器學習之上的世界目錄0901108010012013后記延伸閱讀致謝目錄015014內容摘要算法已在多大程度上影響我們的生活？購物網站用算法來為你推薦商品，點評網站用算法來幫你選擇餐館，GPS系統用算法來幫你選擇好的路線，公司用算法來選擇求職者……當機器最終學會如何學習時，將會發生什么？不同于傳統算法，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。什么是終極算法？機器學習五大學派，每個學派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些算法的優點，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。你為什么必須了解終極算法？不論你身處什么行業、做什么工作，了解終極算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以后的科技發展，布局未來，占位未來！推薦序機器學習主要有5個學派，我們會對每個學派分別介紹：符號學派將學習看作逆向演繹，并從哲學、心理學、邏輯學中尋求洞見；聯結學派對大腦進行逆向分析，靈感來源于神經科學和物理學；進化學派在計算機上模擬進化，并利用遺傳學和進化生物學知識；貝葉斯學派認為學習是一種概率推理形式，理論根基在于統計學；類推學派通過對相似性判斷的外推來進行學習，并受心理學和數學最優化的影響。序在構建機器學習的目標推動下，我們將回顧過去100年的思想史，并以新的觀點來看待這段歷史。第一章機器學習革命機器學習則顛倒了這個順序：輸入數據和想要的結果，輸出的則是算法，即把數據轉換成結果的算法。學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方010302040506第一章機器學習革命第二章終極算法學習算法能夠制作其他算法。來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師010302040506第二章終極算法天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派010302040506第二章終極算法第三章符號學派：休謨的歸納問題通過機器學習，計算機就會自己編寫程序，就用不到我們了。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度010302040506第三章符號學派：休謨的歸納問題歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第三章符號學派：休謨的歸納問題第四章聯結學派：大腦如何學習所有算法，無論多復雜，都能分解為這三種邏輯運算：且，或，非。感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰第四章聯結學派：大腦如何學習感知器的復仇大腦的更深處一個完整的細胞模型第四章聯結學派：大腦如何學習第五章進化學派：自然的學習算法利用不同的符號來代替“且”“或”“非”運算，誰有最佳算法、數據最多，誰就能贏。達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏010302040506第五章進化學派：自然的學習算法第六章貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里新型網絡效應占據上風：誰有最多的用戶，誰就能積累最多的數據，誰有最多的數據，誰就能學到最好的模型，誰學到最好的模型，誰就能吸引最多的用戶，這是一種良性循環（如果你在競爭，就會變成惡性循環）。統治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯，但不是直接關聯第六章貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率：一對不幸的組合第六章貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里第七章類推學派：像什么就是什么但機器學習算法就不一樣：通過從數據中推斷，它們自己會弄明白做事方法。完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦12345第七章類推學派：像什么就是什么第八章無師自通掌握的數據越多，它們的工作就越順利。物以類聚，人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯12345第八章無師自通第九章解開迷惑現在我們不用給計算機編程，它們自己給自己編程。萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你010302040506第九章解開迷惑第十章建立在機器學習之上的世界工作的人在職業發展上會具備巨大的優勢。性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？第十章建立在機器學習之上的世界神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網？進化的第二部分第十章建立在機器學習之上的世界后記“不要和人工智能對抗，要大腦自始至終只使用了一種相同的學習算法，那些負責不同知覺的區域，區別也僅僅在于與其相連、輸入信息的器官（如眼睛、耳朵、鼻子）。致謝反過來，關聯區（大腦的各個皮層）通過與不同的感覺區（各個感覺器官）相連，來實現其機能，而執行區則通過連接關聯區來實現其機能，然后輸出反饋。延伸閱讀在概括我們見過的東