类别: 信息系统 (IT), 科普文学
出版年份: 2016
阅读年份: 2021
一般
阅读次数: 1
总页数: 336
摘要（页）: 9
原始出版语言:
英语
其他语言的翻译: 俄语, 葡萄牙语
一般描述
本书336页，包含10个章节。没有代码，没有图片，几乎全部内容是文本，偶尔插入图表。阅读难度等级——简单。
内容和简要概述
由于内容不多且紧凑，我将在下面列出要点，然后描述本书的目的，最后给出我的意见。
- 第1章. 机器学习革命
- 第2章. 算法之王
- 第3章. 休谟归纳问题
- 第4章. 我们的大脑如何学习？
- 第5章. 进化：自然的学习算法
- 第6章. 在贝叶斯教派的圣殿中
- 第7章. 你就像你的样子
- 第8章. 无监督学习
- 第9章. 马赛克的碎片各就各位
- 第10章. 机器学习的世界
本书试图讲述机器学习的五种关键方法——符号主义者、贝叶斯主义者、连接主义者、进化论者和类比主义者。作者推测，将它们组合成一个通用算法会很棒。他还反思了人工智能的未来，它对社会、经济和其他领域的影响。顺便一提，这本书是在我们今天所熟悉的神经网络出现之前写的，所以信息有多相关，作者有多正确——您可以自己评估。
意见
尽管我的笔记足足有9页，但信息似乎相当无用。一本关于神经网络和机器学习的非常抽象的书。如果你想了解符号主义者、连接主义者、进化论者、贝叶斯主义者、类比主义者以及他们对构建机器学习的看法，那么你仍然应该读这本书。我经常喜欢读这类书籍，可以了解作者的思想和观点（而且，我自己已经写了几本关于其他主题的书），但我绝对不会重读这本书。也许对某些人来说，它可能看起来很有趣，但对我来说，这是枯燥乏味的理论。最多，我会建议在散步、跑步或其他类似活动中听它的有声书版本（如果存在的话），但我不会推荐完整地阅读这本书。
