《终极算法》读书笔记（二）终极算法

机器学习和普通程序不一样，机器学习的很少几个算法就可以解决大多数问题。例如朴素贝叶斯算法，即可以应用于基于病例的诊断，也可以应用于垃圾邮件识别。当然还有最近邻算法、决策树算法。作者认为就像人一样，机器学习一定有个一个终极算法，可以通过这个算法解决任何问题，后面作者通过各个方面展开论证：

1、来自神经科学的论证

人类大脑可以学习任何东西，对大脑进行逆向解析，是不是就能发现终极算法，奇点是不是就快发生？

2、来自进化论的论证

进化论本身就是一种算法，上帝创造的不是物种，而是物种的算法。

3、来自物理学的论证

数学解释了物理。运用不同数据集来实例化终极算法。所有知识是否共同遵循一个模式？物理学的简洁性独一无二。

4、来自统计学的论证

5、来自计算机科学的论证

机器学习最大的反对者是知识工程师？机器学习讨论概率、知识工程学讨论逻辑

我们面临什么危机？

新一代万有理论？

机器学习5大派别：进化学派、联结学派、符号学派、贝叶斯学派、类推学派

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