簡要讀書心得

1. ⼤演算
THE MASTER ALGORITHM
HOW THE QUEST FOR THE ULTIMATE LEARNING
MACHINE WILL REMAKE OUR WORLD
機器學習的終極演算法將
如何改變我們的未來，創
造新紀元的⽂明︖

3. PedroDomingos

4. 本書寫作架構
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5. 定位
本書知識價值定位
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6. 運算基本⼤法

7. 描述「機器學習」的概念
機器學習，是軟體程式的反組譯。
▸ Square Root
16
▸ Integration (differentiation)
(Derivative) x+1

8. 描述「機器學習」的概念
對「機器學習」來說：
▸
▸
「泛機器學習」：在電腦科學中有關的研究：
▸ Pattern Recognition)
▸ Statistical Modeling)
▸ Data Mining)
▸ Data Science
▸ Knowledge Discovery)
▸ Predictive Analytics)
▸ Adaptive Systems)
▸ Self-organizing Systems

9. 描述「機器學習」的概念
⼈⼯智慧（AI）與機器學習
▸
▸ 2016

10. 描述「機器學習」的概念
從資訊處理⽣態鏈來看：學習器是「超級⾁食動物」
▸
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▸
Data Base)
Crawlers
Indexers
▸
Munging)
Statistical Algorithms)
Online Analytical Processing
▸

11. 描述「機器學習」的概念
機器學習的發展，與過去電腦科學發展最⼤差異
▸
Determinstically
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12. 描述「機器學習」的概念
機器學習的發展，在科學上的價值
▸

13. 描述「機器學習」的概念
機器學習的發展，在商業應⽤上的精神
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14. 描述「機器學習」的概念
機器學習的發展，在商業應⽤上的案例
▸
Google
Yahoo
▸
Amazon
▸
Netflix
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15. 機器學習五⼤學派
符號理論學派（SYMBOLISTS）
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▸
▸
▸ Inverse Deduction

16. 機器學習五⼤學派
類神經網路學派（CONNECTIONISTS）
▸
▸
▸ Back Propagation

17. 機器學習五⼤學派
演化論學派（EVOLUTIONARIES）
▸
▸
▸ Genetic Progaramming

18. 機器學習五⼤學派
⾙氏定理學派（BAYESIANS）
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19. 機器學習五⼤學派
類比推理學派（ANALOGIZERS）
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▸ Support Vector Machine

20. 機器學習五⼤學派
PEDRO 整合論
⼤演算

21. 機器學習五⼤學派
PEDRO 整合論
⼤演算