算法终极模式

❶ 怎么评价《终极算法》这本书.

对于这样一种重要技术，市面上一直缺少一本适合普通读者的入门科普读物，而众多的专业书籍要求读者具备一定的高等数学和计算机基础算法知识，并不适合科普的需要。直到朋友将《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》推荐给我时，我欣慰地发现，这正是想了解一点机器学习的读者所需要的。

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书名：终极算法

作者：[美] 佩德罗·多明戈斯

译者：黄芳萍

豆瓣评分：7.1

出版社：中信出版集团

出版年份：2017-1-1

页数：402

内容简介：

算法已在多大程度上影响我们的生活？

购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择最佳路线，公司用算法来选择求职者……

当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？

不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。

什么是终极算法？

机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。

你为什么必须了解终极算法？

不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！

作者简介：

佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）

美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息与计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面着有200多部专业着作和数百篇论文。

国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，JAIR前副主编。

美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的最高奖项）、斯隆奖（Sloan Fellowship）、美国国家科学基金会成就奖（NSF CAREER Award）、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。

❸ 算法的三种基本结构是

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的。

它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来，按顺序执行算法步骤。

2、条件结构：

条件结构是指在算法中通过对条件的判断，根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构。

条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立，只能执行A框或B框之一，不可能同时执行A框和B框，也不可能A框、B框都不执行。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在一些算法中，经常会出现从某处开始，按照一定条件，反复执行某一处理步骤的情况，这就是循环结构，反复执行的处理步骤为循环体，显然，循环结构中一定包含条件结构。循环结构又称重复结构，循环结构可细分为两类：

一类是当型循环结构，如下左图所示，它的功能是当给定的条件P成立时，执行A框，A框执行完毕后，再判断条件P是否成立，如果仍然成立，再执行A框，如此反复执行A框，直到某一次条件P不成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

另一类是直到型循环结构，如下右图所示，它的功能是先执行，然后判断给定的条件P是否成立，如果P仍然不成立，则继续执行A框，直到某一次给定的条件P成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

(3)算法终极模式扩展阅读

共同特点

(1)只有一个入口和出口

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

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如推荐序的作者所写的一样，我是不喜欢“终极”这样的说法的。但既然本书作者是大牛，这么说也定然有其缘由。且看下去吧。我比较讨厌欧美作家写书的一个特点：很长，很罗嗦。教材的话还好一些，可以称之为详细，但科普类的书籍简直要命。我真的怀疑他们是不是有凑字数的想法。
前面三章实在有点罗嗦，第四章之后就好了，讲的内容就实在多了。因为我很早之前，从学习形式语言开始了解符号计算（这是七十年代AI的研究重点），便倾向于符号学派AI，这本书倒是先从这个点切入的，我觉得很好，不会让人一看到AI，就想到ML，就想到概率统计，就想到优化。如果这么简单就能实现AI，这与“人工智障”有什么区别。我们一直强调，“人工神经网络”与大脑中的“神经网络”并没有什么关联，第四、五章讲到了这些区别，清晰的指出了，我们需要智能，但智能的运行方式，却不必类似于我们的大脑。概率并不是我喜欢的部分，因为它没有办法帮助推理和证明，第六章讲到了此种问题。之后的几章就比较玄乎了，我觉得没有什么实在的内容。
虽然这本书在京东”机器学习“排行榜的前端位置，但是，其实并不是给想要学习机器学习并以此工作的人写的，这是一本科普书，或者类似于夜下闲聊的记录。如果连教材都没有时间看，连数学都没有时间学习，哪儿来的时间看看这个玄而又玄的东西呢

❺ 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

❻ 对于多为实数数据，kmean算法最终一定是收敛的对吗

聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类中分离出小类，直到不能再分为止；后者则相反，首先所有样本自成一类，然后不断两两合并，直到最终形成几个大类。
常用的聚类方法主要有以下四种： //照搬的wiki，比较懒
Connectivity based clustering（如hierarchical clustering 层次聚类法)
Centroid-based clustering(如kmeans)
Distribution-based clustering
Density-based clustering
Kmeans聚类是一种自下而上的聚类方法，它的优点是简单、速度快；缺点是聚类结果与初始中心的选择有关系，且必须提供聚类的数目。Kmeans的第二个缺点是致命的，因为在有些时候，我们不知道样本集将要聚成多少个类别，这种时候kmeans是不适合的，使用hierarchical 或meanshift来聚类。第一个缺点可以通过多次聚类取最佳结果来解决。
Kmeans的计算过程大概表示如下
随机选择k个聚类中心. 最终的类别个数<= k
计算每个样本到各个中心的距离
每个样本聚类到离它最近的中心
重新计算每个新类的中心
重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是中心点不再改变或满足一定迭代次数).

❼ 何谓算法算法有什么性质

算法（algorithm），在数学（算学）和计算机科学之中，为任何一系列良定义的具体计算步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。作为一个有效方法，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来。

特点：

1、输入：一个算法必须有零个或以上输入量。

2、输出：一个算法应有一个或以上输出量，输出量是算法计算的结果。

3、明确性：算法的描述必须无歧义，以保证算法的实际执行结果是精确地符合要求或期望，通常要求实际运行结果是确定的。

4、有限性：依据图灵的定义，一个算法是能够被任何图灵完备系统模拟的一串运算，而图灵机只有有限个状态、有限个输入符号和有限个转移函数（指令）。而一些定义更规定算法必须在有限个步骤内完成任务。

5、有效性：又称可行性。能够实现，算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。

(7)算法终极模式扩展阅读：

常用设计模式

完全遍历法和不完全遍历法：在问题的解是有限离散解空间，且可以验证正确性和最优性时，最简单的算法就是把解空间的所有元素完全遍历一遍，逐个检测元素是否是我们要的解。

这是最直接的算法，实现往往最简单。但是当解空间特别庞大时，这种算法很可能导致工程上无法承受的计算量。这时候可以利用不完全遍历方法——例如各种搜索法和规划法——来减少计算量。

1、分治法：把一个问题分割成互相独立的多个部分分别求解的思路。这种求解思路带来的好处之一是便于进行并行计算。

2、动态规划法：当问题的整体最优解就是由局部最优解组成的时候，经常采用的一种方法。

3、贪心算法：常见的近似求解思路。当问题的整体最优解不是（或无法证明是）由局部最优解组成，且对解的最优性没有要求的时候，可以采用的一种方法。

4、简并法：把一个问题通过逻辑或数学推理，简化成与之等价或者近似的、相对简单的模型，进而求解的方法。

❽ 算法必须最终由计算机程序实现，这句话对吗

算法最终必须体现在芯片内部硬件的一组动作上。
例如，用一串二极管的开关变化，记录一段二进制数码。
这段数码记录了一幅图像，这就需要一个算法。是输入设备的算法。例如摄像头的算法。
然后这段数码转换为显示屏二极管整列的相应开关动作，就显示出了那段数码所记录的图像。
其中的转换又是一种算法。输出设备算法。
若没有这样的硬件动作变化，任何纸上写出来的算法都不能被应用。
按你说的“实现”，那就不能被实现。

而程序分两种：
一种叫做应用程序。依赖操作系统，并不直接操作硬件动作。尽管其中也有许多算法。
一种叫做操作系统。它才是直接操作硬件的程序。任何算法都必须落实在操作系统上，
才可以得到最终的硬件变化结果。

所以，“算法必须最终由计算机程序实现”这句话也算对吧。操作系统也是程序。
只是并不最终。
最终必须由硬件动作实现。

❾ 算法最终有什么来实现

使用编成语言实现啊。