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
· · · · · · (收起)
具体描述
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係統用算法來幫你選擇最佳路綫，公司用算法來選擇求職者……
當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？
不同於傳統算法，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齣要求，就能完成我們想做的事。
什麼是終極算法？
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。而如果整閤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。
你為什麼必須瞭解終極算法？
不論你身處什麼行業、做什麼工作，瞭解終極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，占位未來！
用户评价
##翻譯的略晦澀。類似技術問題不如看公式來得直接。
评分##想找这样一本书来对机器学习或者人工智能相关的知识扫盲。 这本书的名字刚好蹭到了所有的热点。 不过，我觉得这本书也就是达到了科普的水平而已。 同时，我甚至以为这本书是机器翻译出来的（2018年1月1日之前的机器翻译水平）。 感觉译者对这个领域的知识可以说是十分陌生，导致连正常的中文都译得不流畅，往往要看着中文猜英文，进行逆向翻译理解。
评分##找业界牛人浏览了一下，吐槽翻译太渣 很多关键名字都没翻译准确 还是咬牙上原版吧
评分##“你的工作会在多大程度上利用到你的大脑？用的越多，你就越安全。”“不要试图与机器人竞争，而是要利用它”
评分##机器学习的科普读物，将其分为五大模块：推理证明的符号学派、以神经网络为代表的联结学派、以遗传算法为代表的进化学派、主打概率的贝叶斯学派和最“懒惰”的类推学派，最后总结出来了一个惊天地泣鬼神的终极算法（逃
评分##原著很好，翻译极烂
评分##【书.2017-23】看完这本书的最大感觉应该是，算法是一门哲学。
评分##有点乱糟糟的
评分##机器学习的科普读物，将其分为五大模块：推理证明的符号学派、以神经网络为代表的联结学派、以遗传算法为代表的进化学派、主打概率的贝叶斯学派和最“懒惰”的类推学派，最后总结出来了一个惊天地泣鬼神的终极算法（逃
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