评书终极算法
- 0.1
- 0.2
- 0.3
- 0.4
- 1.1我们生活在算法的时代
- 1.2机器学习算法入门
- 1.3为何商业拥护机器学习
- 1.4给科学方法增压
- 1.510亿个比尔克林顿
- 1.6算法与国家
- 1.7我们将走向何方
- 2.1终极算法
- 2.2来自神经科学的论证
- 2.3来自进化论的论证
- 2.4来自物理学的论证
- 2.5来自统计学的论证
- 2.6来自计算机科学的论证
- 2.7机器学习算法与知识工程师
- 2.8天鹅咬了机器人
- 2.9终极算法是狐狸还是刺猬
- 2.10我们正面临什么危机
- 2.11新的万有理论
- 2.12终极算法候选项
- 2.13机器学习的五大学派
- 3.1符号学派-休谟的归纳问题
- 3.2约不约
- 3.3天下没有免费的午餐
- 3.4对知识泵进行预设
- 3.5如何征服世界
- 3.6在无知与幻觉之间
- 3.7你能信任的准确度
- 3.8归纳是逆向的演绎
- 3.9掌握治愈癌症的方法
- 3.1020问游戏
- 3.11符号学派
- 4.1联结学派-大脑如何学习
- 4.2感知机的兴盛与衰亡
- 4.3物理学家用玻璃制作大脑
- 4.4世界上最重要的曲线
- 4.5攀登超空间里的高峰
- 4.6感知器的复仇
- 4.7一个完整的细胞模型
- 4.8大脑的更深处
- 5.1进化学派-自然的学习算法
- 5.2达尔文的算法
- 5.3探索-利用困境
- 5.4程序的适者生存法则
- 5.5性有何用
- 5.6先天与后天
- 5.7谁学得最快，谁就会赢
- 6.1贝叶斯学派
- 6.2统治世界的定理
- 6.3所有模型都是错的，但有些却有用
- 6.4从尤金-奥涅金到siri
- 6.5所有东西都有关联，但不是直接关联
- 6.6推理问题
- 6.7掌握贝叶斯学派的方法
- 6.8马尔科夫权衡证据
- 6.9逻辑与概率
- 7.1类推学派-像什么就是什么
- 7.2完美另一半
- 7.3维数灾难
- 7.4空中蛇灾
- 7.5爬上梯子
- 7.6起床啦
- 8.1无师自通
- 8.2物以类聚人以群分
- 8.3发现数据的形状
- 8.4拥有享乐主义的机器人
- 8.5熟能生巧
- 8.6学会关联
- 9.1机器学习与癌症
- 10.0建立在机器学习之上的世界
- 10.1谎言和机器学习
- 10.2数码镜子
- 10.3充满模型的社会
- 10.4共享
- 10.5神经网络抢了我的工作
- 10.6战争不属于人类
- 10.7谷歌and终极算法equal天网吗
- 10.8进化的第二部分
- 11后记
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