演算法終極模式

❶ 怎麼評價《終極演算法》這本書.

對於這樣一種重要技術，市面上一直缺少一本適合普通讀者的入門科普讀物，而眾多的專業書籍要求讀者具備一定的高等數學和計算機基礎演算法知識，並不適合科普的需要。直到朋友將《終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界》推薦給我時，我欣慰地發現，這正是想了解一點機器學習的讀者所需要的。

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書名：終極演算法

作者：[美] 佩德羅·多明戈斯

譯者：黃芳萍

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版集團

出版年份：2017-1-1

頁數：402

內容簡介：

演算法已在多大程度上影響我們的生活？

購物網站用演算法來為你推薦商品，點評網站用演算法來幫你選擇餐館，GPS系統用演算法來幫你選擇最佳路線，公司用演算法來選擇求職者……

當機器最終學會如何學習時，將會發生什麼？

不同於傳統演算法，現在悄然主導我們生活的是「能夠學習的機器」，它們通過學習我們瑣碎的數據，來執行任務；它們甚至在我們還沒提出要求，就能完成我們想做的事。

什麼是終極演算法？

機器學習五大學派，每個學派都有自己的主演算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些演算法的優點，就有可能找到一種「終極演算法」，該演算法可以獲得過去、現在和未來的所有知識，這也必將創造新的人類文明。

你為什麼必須了解終極演算法？

不論你身處什麼行業、做什麼工作，了解終極演算法都將帶給你嶄新的科學世界觀，預測以後的科技發展，布局未來，佔位未來！

作者簡介：

佩德羅•多明戈斯（Pedro Domingos）

美國華盛頓大學計算機科學教授，加州大學歐文分校信息與計算機科學博士，在機器學習與數據挖掘方面著有200多部專業著作和數百篇論文。

國際機器學習學會聯合創始人，《機器學習》雜志編委會成員，JAIR前副主編。

美國人工智慧協會院士（AAAI Fellow，國際人工智慧界的最高榮譽），榮獲SIGKDD創新大獎（數據科學領域的最高獎項）、斯隆獎（Sloan Fellowship）、美國國家科學基金會成就獎（NSF CAREER Award）、富布賴特獎學金、IBM學院獎以及多個頂級論文獎項。

❸ 演算法的三種基本結構是

演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。

1、順序結構：順序結構是最簡單的演算法結構，語句與語句之間，框與框之間是按從上到下的順序進行的，它是由若干個依次執行的處理步驟組成的。

它是任何一個演算法都離不開的一種基本演算法結構。順序結構在程序框圖中的體現就是用流程線將程序框自上而下地連接起來，按順序執行演算法步驟。

2、條件結構：

條件結構是指在演算法中通過對條件的判斷，根據條件是否成立而選擇不同流向的演算法結構。

條件P是否成立而選擇執行A框或B框。無論P條件是否成立，只能執行A框或B框之一，不可能同時執行A框和B框，也不可能A框、B框都不執行。一個判斷結構可以有多個判斷框。

3、循環結構

在一些演算法中，經常會出現從某處開始，按照一定條件，反復執行某一處理步驟的情況，這就是循環結構，反復執行的處理步驟為循環體，顯然，循環結構中一定包含條件結構。循環結構又稱重復結構，循環結構可細分為兩類：

一類是當型循環結構，如下左圖所示，它的功能是當給定的條件P成立時，執行A框，A框執行完畢後，再判斷條件P是否成立，如果仍然成立，再執行A框，如此反復執行A框，直到某一次條件P不成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

另一類是直到型循環結構，如下右圖所示，它的功能是先執行，然後判斷給定的條件P是否成立，如果P仍然不成立，則繼續執行A框，直到某一次給定的條件P成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

(3)演算法終極模式擴展閱讀

共同特點

(1)只有一個入口和出口

(2)結構內的每一部分都有機會被執行到，也就是說對每一個框來說都應當有一條從入口到出口的路徑通過它，如圖中的A，沒有一條從入口到出口的路徑通過它，就是不符合要求的演算法結構。

(3)結構內不存在死循環，即無終止的循環。

❹ 終極演算法：機器學習和人工智慧如何重塑世界 pdf 百度雲下載

如推薦序的作者所寫的一樣，我是不喜歡「終極」這樣的說法的。但既然本書作者是大牛，這么說也定然有其緣由。且看下去吧。我比較討厭歐美作家寫書的一個特點：很長，很羅嗦。教材的話還好一些，可以稱之為詳細，但科普類的書籍簡直要命。我真的懷疑他們是不是有湊字數的想法。
前面三章實在有點羅嗦，第四章之後就好了，講的內容就實在多了。因為我很早之前，從學習形式語言開始了解符號計算（這是七十年代AI的研究重點），便傾向於符號學派AI，這本書倒是先從這個點切入的，我覺得很好，不會讓人一看到AI，就想到ML，就想到概率統計，就想到優化。如果這么簡單就能實現AI，這與「人工智障」有什麼區別。我們一直強調，「人工神經網路」與大腦中的「神經網路」並沒有什麼關聯，第四、五章講到了這些區別，清晰的指出了，我們需要智能，但智能的運行方式，卻不必類似於我們的大腦。概率並不是我喜歡的部分，因為它沒有辦法幫助推理和證明，第六章講到了此種問題。之後的幾章就比較玄乎了，我覺得沒有什麼實在的內容。
雖然這本書在京東」機器學習「排行榜的前端位置，但是，其實並不是給想要學習機器學習並以此工作的人寫的，這是一本科普書，或者類似於夜下閑聊的記錄。如果連教材都沒有時間看，連數學都沒有時間學習，哪兒來的時間看看這個玄而又玄的東西呢

❺ 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

❻ 對於多為實數數據，kmean演算法最終一定是收斂的對嗎

聚類分析是一種靜態數據分析方法，常被用於機器學習，模式識別，數據挖掘等領域。通常認為，聚類是一種無監督式的機器學習方法，它的過程是這樣的：在未知樣本類別的情況下，通過計算樣本彼此間的距離（歐式距離,馬式距離，漢明距離，餘弦距離等）來估計樣本所屬類別。從結構性來劃分，聚類方法分為自上而下和自下而上兩種方法，前者的演算法是先把所有樣本視為一類，然後不斷從這個大類中分離出小類，直到不能再分為止；後者則相反，首先所有樣本自成一類，然後不斷兩兩合並，直到最終形成幾個大類。
常用的聚類方法主要有以下四種： //照搬的wiki，比較懶
Connectivity based clustering（如hierarchical clustering 層次聚類法)
Centroid-based clustering(如kmeans)
Distribution-based clustering
Density-based clustering
Kmeans聚類是一種自下而上的聚類方法，它的優點是簡單、速度快；缺點是聚類結果與初始中心的選擇有關系，且必須提供聚類的數目。Kmeans的第二個缺點是致命的，因為在有些時候，我們不知道樣本集將要聚成多少個類別，這種時候kmeans是不適合的，使用hierarchical 或meanshift來聚類。第一個缺點可以通過多次聚類取最佳結果來解決。
Kmeans的計算過程大概表示如下
隨機選擇k個聚類中心. 最終的類別個數<= k
計算每個樣本到各個中心的距離
每個樣本聚類到離它最近的中心
重新計算每個新類的中心
重復以上步驟直到滿足收斂要求。(通常就是中心點不再改變或滿足一定迭代次數).

❼ 何謂演算法演算法有什麼性質

演算法（algorithm），在數學（算學）和計算機科學之中，為任何一系列良定義的具體計算步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。作為一個有效方法，演算法被用於計算函數，它包含了一系列定義清晰的指令，並可於有限的時間及空間內清楚的表述出來。

特點：

1、輸入：一個演算法必須有零個或以上輸入量。

2、輸出：一個演算法應有一個或以上輸出量，輸出量是演算法計算的結果。

3、明確性：演算法的描述必須無歧義，以保證演算法的實際執行結果是精確地符合要求或期望，通常要求實際運行結果是確定的。

4、有限性：依據圖靈的定義，一個演算法是能夠被任何圖靈完備系統模擬的一串運算，而圖靈機只有有限個狀態、有限個輸入符號和有限個轉移函數（指令）。而一些定義更規定演算法必須在有限個步驟內完成任務。

5、有效性：又稱可行性。能夠實現，演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現。

(7)演算法終極模式擴展閱讀：

常用設計模式

完全遍歷法和不完全遍歷法：在問題的解是有限離散解空間，且可以驗證正確性和最優性時，最簡單的演算法就是把解空間的所有元素完全遍歷一遍，逐個檢測元素是否是我們要的解。

這是最直接的演算法，實現往往最簡單。但是當解空間特別龐大時，這種演算法很可能導致工程上無法承受的計算量。這時候可以利用不完全遍歷方法——例如各種搜索法和規劃法——來減少計算量。

1、分治法：把一個問題分割成互相獨立的多個部分分別求解的思路。這種求解思路帶來的好處之一是便於進行並行計算。

2、動態規劃法：當問題的整體最優解就是由局部最優解組成的時候，經常採用的一種方法。

3、貪心演算法：常見的近似求解思路。當問題的整體最優解不是（或無法證明是）由局部最優解組成，且對解的最優性沒有要求的時候，可以採用的一種方法。

4、簡並法：把一個問題通過邏輯或數學推理，簡化成與之等價或者近似的、相對簡單的模型，進而求解的方法。

❽ 演算法必須最終由計算機程序實現，這句話對嗎

演算法最終必須體現在晶元內部硬體的一組動作上。
例如，用一串二極體的開關變化，記錄一段二進制數碼。
這段數碼記錄了一幅圖像，這就需要一個演算法。是輸入設備的演算法。例如攝像頭的演算法。
然後這段數碼轉換為顯示屏二極體整列的相應開關動作，就顯示出了那段數碼所記錄的圖像。
其中的轉換又是一種演算法。輸出設備演算法。
若沒有這樣的硬體動作變化，任何紙上寫出來的演算法都不能被應用。
按你說的「實現」，那就不能被實現。

而程序分兩種：
一種叫做應用程序。依賴操作系統，並不直接操作硬體動作。盡管其中也有許多演算法。
一種叫做操作系統。它才是直接操作硬體的程序。任何演算法都必須落實在操作系統上，
才可以得到最終的硬體變化結果。

所以，「演算法必須最終由計算機程序實現」這句話也算對吧。操作系統也是程序。
只是並不最終。
最終必須由硬體動作實現。

❾ 演算法最終有什麼來實現

使用編成語言實現啊。