The Master Algorithm pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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Pedro Domingos

Basic Books

2015-9-22

352

USD 29.99

Hardcover

9780465065707

圖書標籤: 機器學習人工智能 AI 計算機科普 machine-learning algorithm Algorithm

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发表于2024-06-20

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圖書描述

A thought-provoking and wide-ranging exploration of machine learning and the race to build computer intelligences as flexible as our own

In the world's top research labs and universities, the race is on to invent the ultimate learning algorithm: one capable of discovering any knowledge from data, and doing anything we want, before we even ask. In The Master Algorithm, Pedro Domingos lifts the veil to give us a peek inside the learning machines that power Google, Amazon, and your smartphone. He assembles a blueprint for the future universal learner--the Master Algorithm--and discusses what it will mean for business, science, and society. If ism is today's philosophy, this book is its bible.

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著者簡介

Pedro Domingos is a professor of computer science at the University of Washington. He is a winner of the SIGKDD Innovation Award, the highest honor in data science. A fellow of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence, he lives near Seattle.

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

棄讀因為實在好無聊，像是道士賣膏藥呢。。

評分☆☆☆☆☆

The evolution of AI.

評分☆☆☆☆☆

參考我知乎的讀書筆記https://zhuanlan.zhihu.com/p/52816283

評分☆☆☆☆☆

兩年前還沒入這行，初看覺得很多都不瞭解。兩年後，算入門瞭，覺得隻是一本不錯的科普。但真正要學習，還是要看教材或專業一點的書或教程。中文版翻譯太爛。

評分☆☆☆☆☆

五大算法流派科普，主要問題是賣弄文采打比喻停不下來; 最後一章略瞭

讀後感

評分☆☆☆☆☆

书名：终极算法作者：佩德罗.多明戈斯字数：29.8 阅读时间：2019-09-25至2020-02-12 趣味6，美感2，智慧8 个人点评：这是一本专业技术书籍，技术难度较大，不建议非专业人士阅读。此书介绍并分析比较了机器学习的5个学派：“符号学派将学习看作逆向演绎，并从哲学、心理学、...

評分☆☆☆☆☆

一修读书41 天《终极算法》上所谓终极算法，就是通过数据来运行或者获取知识。计算机编程大概就是其中一种，通过数字、符号进行设定，给它规定程序，它就可以设置出相信的操作来。这是电子计算机的系统程序之一，也是人工智能不可或缺的。 “不要和人工智能对抗，要让人工智...

評分☆☆☆☆☆

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 Induction Chapter...

評分☆☆☆☆☆

本书的主要内容分为三个部分：第一部分：以各种角度论证“终极算法”何以成为可能（从这个角度来说，整本书只是在提出问题，提出了一些对内行有启发性的观点，虽然发现有价值的问题和提出假设确实是解决问题的前提，但仍属于阐释可能性的范围内）；第二部分：介绍了机器学习...

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