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終極算法pdf是由多明戈斯書寫的一本關于機器與人工智能相關書籍的pdf格式,可以讓朋友們免費閱讀這一本對人工智能影響最大的書籍,有興趣的朋友就來IT貓撲下載吧!

The master algorithm簡介

機器學習已經快成為一種“刻奇”了，之所以這么說，不只是因為其在我們生活中的各個領域內都遷移默會的塑形著我們的生活與認知，更因為有太多的人對機器學習大數據一竅不通，卻仍隨著潮流，不得不在自己的PPT上加上大數據，仿佛這是一道魔咒，而《The master algorithm》這本書，則是解碼這道魔咒的明鏡。這本書中，沒有公式與代碼，有的只是對機器學習中的算法本質一針見血的點破，有的只是依據這些算法而編出的日常生活中的故事，是對機器學習中核心算法的概念化的模型。一言以概之，這是一本所有有高中數學水平且無計算機背景的讀者都能夠讀懂的科普書。如果你不想對控制著我們衣食住行方方面面的機器學習算法一無所知，那么這本書是你必讀的書。

終極算法pdf

終極算法中文版簡介

終極算法

多明戈斯在他的《終極算法》中認為機器學習將被明確歸入全球經濟未來的中心。隨著數量的不斷增多，我們使用的算法也可能不需要那么復雜，反而需要一種簡單的、通用的算法，稱之為“終極算法”。在多明戈斯的眼里，終極算法將會統一物理、數學、社會、生物等各種學科的理論，進而獲得一種萬有理論。他把宇宙生成、生命進化看成是一個程序，而不同的物種在不同時間、不同地點的生長、成熟和消滅都是由于程序設置的參數不同所導致的。他還分別從大腦皮層的統一、物理學規(guī)律的統一、進化論的規(guī)律、計算機科學本身的規(guī)律來分析了生成終極算法的可能性。多明戈斯也總結了目前機器學習的5大流派，分別是符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派、類推派。

五大門派

符號派認為所有信息都可以簡化為操作符號，學習也不能從零開始，除了數據，還需要一定的原始知識。他們已經弄明白，如何把先前存在的知識并入學習中，如何結合動態(tài)的知識來解決問題。他們的主算法是逆向演繹，逆向演繹主要是弄明白，為了演繹的順利，哪些知識被省略了，是什么讓算法變得越來越綜合。

聯結派是學習大腦所做的事情，對大腦進行逆向演繹。大腦是通過神經元之間的連接強度來進行學習，關鍵問題是找到哪些連接導致了誤差，怎么糾正這些誤差。其主算法是反向傳播算法，該算法將輸出和想要的結果進行比較，然后一層一層往回改變神經元的連接，以更接近想要的結果。

進化派認為所有形式的學習都源于自然選擇。在計算機上模仿自然選擇，解決的關鍵問題就是學習結構：不只是像反向傳播算法一樣調整參數，還要創(chuàng)造大腦，對參數進行微調。進化派的主算法是基因編程，和自然使有機體交配進化一樣，基因編程也對計算機進行配對和提升。

貝葉斯派最關注的是不確定性。所有掌握的知識都具有不確定性，而且學習過程也是一種不確定的推理形式。那么問題就變成，在不破壞信息的情況下，如何處理含噪聲、不完整甚至矛盾的信息。解決的辦法就是概率推理，而主算法就是貝葉斯定理及其衍生定理，貝葉斯定理將告訴我們如何利用已有的知識。

對于類推派來說，學習的關鍵就是要在不同的場景中認識到相似性，然后推理出其它的相似性。問題的關鍵就是如何判斷兩個事物的相似度。類推派的主算法是支持向量機，找出記憶的經歷，以及如何將這些經歷結合起來，用來做新的預測。

共性和個性

先把萬能的終極算法放一邊，先談談對一般算法的共性和個性。一般的算法都需要一個處理過程就是“特征工程”，而深度學習最大的好處就是特征的選擇可以不需要人為的選擇，給入足夠多的數據，他都會逐層的把最重要的特征提取出來，所以如果要說這些算法的共性就是都是針對一定量的數據來提取相應的特征，再通過相應的特征來進行分類、聚類和預測等。但是每個算法都會對現實數據有一定的假設，比如貝葉斯算法就需要設定各項特征變量之間相互獨立，同時每種算法的優(yōu)化方式和內容也有一定的差距，給出來的結論也各有不同的形式可以是概率、也可以是類別等。每種算法的優(yōu)缺點決定了其具體的應用場景。這樣看來，要獲得一個通用算法解決一切問題，還是存在一定困難的。正如各性化的人類，場景也是個性化的，需要有個性化的算法來應對，這樣才能提高效率。但是，我認為機器學習可以從數據中找到統計規(guī)律，也一定能發(fā)現如“萬有定律”一樣普遍的規(guī)律，只是時間和機遇問題。當然，我也認同一點，宇宙萬物的生存有一定的普適規(guī)律，但是這個規(guī)律是否可以用計算機算法的語言來描述則是另外一回事了。

量子算法

如果真的要考慮終極算法，我第一時間會想到量子算法，因為我對它是無知的，所以想象空間就越大，并且量子力學本身揭示的就是微觀粒子的運動規(guī)律，符合“終極算法”想要找到萬物普遍適用的核心思想。所以我就看了一些量子力學的論文，看看量子算法究竟是什么回事，雖然學過量子力學和原子核物理，但是理解相關的量子信息、量子計算、量子通信、量子算法等還是需要下一定功夫的。介紹一些有關概念算了，多的我也不懂：

1、量子：現代物理將微觀世界中所有的微觀粒子（光子、電子、原子）統稱為量子

2、量子信息：利用微觀粒子狀態(tài)表示的信息成為量子信息

3、經典信息的基本存儲單位是比特，只存在0和1兩種狀態(tài)，量子信息的基本存儲單元是量子比特，有以有0到1之間的無限個狀態(tài)

4、量子特性：

量子態(tài)相干性：微觀系統中量子間相互干涉的現象

量子態(tài)糾纏性：N（大于1）個量子在特定的環(huán)境下可以處于穩(wěn)定的量子糾纏態(tài)，對其中某個子系統的局域操作會影響到其余子系統的狀態(tài)

量子態(tài)疊加性：量子狀態(tài)可以疊加，量子信息也可以疊加

量子不可克?。毫孔恿W的線性特性確保對任意子態(tài)無法實現精確的復制。（不可復制和測不準原理成為量子密碼的基礎）

5、量子計算機：利用量子力學規(guī)律存儲量子信息，實現量子計算的物理裝置。

6、量子通訊：為了實現傳送某個物體的未知量子態(tài)，可以原物的信息分成經典信息和量子信息兩部分，分別由經典通道和量子通道傳送。

算法的直覺

既然講到了終極算法，我也想說說我對”算法的直覺”問題的理解。我們知道，人的大腦是由兩個系統組成的，一個快系統和一個慢系統?？煜到y是感性的，是憑借直覺來判斷事物，而慢系統則是理性的，通過思考來判斷。既然這樣，算法是理性的不用解釋，那么算法是否也可以實現像人類一樣的“直覺”呢？如果可以，那么機器人是否就可以存在“意識”呢？這個不好說，不過我覺得人類的直覺有時候就像是”扔骰子”，隨機的，人也說不出來那種感覺是什么樣的?？赡苷且驗檫@樣，阿拉法狗的算法實現就使用了蒙特卡洛樹的算法（蒙特卡洛算法是一種隨機過程的算法，核物理中可以用來模擬光子、原子、電子等量子的隨機游走過程），因此隨機游走的過程是否真的可以用來模擬人類的直覺呢？還有，量子算法結合蒙特卡洛等隨機過程是否可以實現“終極算法”呢？

觀點

1、不要和人工智能對抗，要讓人工智能為你服務

2、要利用好機器學習這個工具，并不一定要讀一個計算機博士學位，但有必要了解一些基本的概念，了解各種技術的優(yōu)缺點和能力邊界。

3、計算機給自己編程、自己設計算法

4、機器學習是“太陽的新鮮事”，一種能夠構建自我的技術。

5、學習算法就像是技藝精湛的工匠，它產生的每個產品都不一樣，而且專門根據用戶的需要精細定制。

6、學習算法就是把數據變成算法。它們掌握的數據越多，算法也就越精準。

7、可以預測和難以預測的之間的鴻溝要交給機器學習來填補。

8、學習算法就是要找到兩個事物之間的聯結點。

9、創(chuàng)建一個算法并不一定要從數學公式出發(fā)，而是要站在一個更高的應用角度去思考，對已有的算法投入過多的精力也會影響建立新算法的能力，但是要學會聯系各種算法的特點并運用到新的算法中。

10、“語言”讓程序員變成創(chuàng)造世界的“神”

11、復雜的算法、大腦不能很好理解的算法就容易引入誤差。