终极算法——第一章:机器学习的革命
本文为阅读总结个人认为书里概念性的、对本人有帮助的内容,仅供参考。
我们生活在算法的时代。
算法就是一系列指令,告诉计算机该做什么,即如何操作计算机中的几十亿晶体管。所有算法,无论多复杂,都能分解为三种逻辑运算:与、或、非。
人们往往认为计算机只与数字有关,其实并非如此,它完全关乎逻辑。
米开朗基罗说过,他所做的一切,就是从大理石石块中看出雕像,然后将多余的石头刻掉,直到雕像的形状显现出来。同样,算法排除计算机中多余的晶体管,直到出现想要的功能。
算法是一套严格的标准。理查德·费曼曾说过,如果我无法创造某样东西,那么也就无法理解它。
如果某个理论无法用算法表达,那么它就不是很严谨。
每个算法都会有输入和输出:数据输入计算机,算法会利用数据完成接下来的事,然后结果就出来了。
机器学习则颠倒了这个顺序:输入数据和想要的结果,输出则事算法,即把数据转换成结果的算法。
我们掌握的数据越多,我们能学的也就越多。机器学习是一把剑,利用这把剑可以杀死复杂性怪兽。
有些学习算法学习知识,有的则学习技能。在机器学习中,知识往往以统计模型的形式出现,因为多数会知识都是可以统计的。技能往往以程序的形式出现。
机器学习有许多不同的形式,也会涉及许多不同的名字:模式识别、统计建模、数据建模、数据挖掘、知识发现、预测分析、数据科学、适应系统、自组织系统等。
机器学习人工智能的子域。人工智能的目标是教会计算机完成现在人类做的更好的事,而机器学习可以说就是其中最重要的事。
计算科学通常需要的是准确思维,但机器学习需要的是统计思维。
工业革命是手工业自动化,信息革命解放了脑力劳动,而机器学习则是自动化本身自动化。
将自动化带入新的高度,机器学习革命会带来广泛的经济及社会变革,网络营销仅仅是巨大变革中的一种表现形式。
学习算法就是“媒人”,它们让生产商和顾客找到对方,克服信息过载。
学习算法并不是完美的,决定的最后一步通常还得由人来做,但学习算法很智能,为人们减少了需要做的选择。
机器学习使科学的发现过程自动化。这既是商业领域的革命,也是科学领域的革命。
终极算法
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