书籍介绍
A thought-provoking and wide-ranging exploration of machine learning and the race to build computer intelligences as flexible as our own
In the world's top research labs and universities, the race is on to invent the ultimate learning algorithm: one capable of discovering any knowledge from data, and doing anything we want, before we even ask. In The Master Algorithm, Pedro Domingos lifts the veil to give us a peek inside the learning machines that power Google, Amazon, and your smartphone. He assembles a blueprint for the future universal learner--the Master Algorithm--and discusses what it will mean for business, science, and society. If data-ism is today's philosophy, this book is its bible.
用户评论
有意思有意思，融合的那章迷之精彩
读不下去了，太空
弃读因为实在好无聊，像是道士卖膏药呢。。
两年前还没入这行，初看觉得很多都不了解。两年后，算入门了，觉得只是一本不错的科普。但真正要学习，还是要看教材或专业一点的书或教程。中文版翻译太烂。
计算机各个流派浅析
Recruiter 推荐的，很不适的读完了(还好和实际工作没关系！)。开头结尾有的观点只能用恶心来形容。非常不喜欢over selling(讨论人类小孩的学习能力之后介绍k-means 算法，seriously?), 虽然会让一些人激动，但能引起的反感远远大于这部分人激动的意义。而且有必要提master algorithm 么？有必要么？为什么要实现一个和人类大脑一样的算法呢？地球上已经七十多亿人了，这样的算法有什么用？算法有用就是因为它和人不一样。很难想象一个有着人类大脑一样学习能力的算法不会犯人类大脑的错误。不知这书的目标读者是什么人？感兴趣的话看公式不好吗？这个领域需要的是脚踏实地的介绍各种方法在哪些领域有用，哪些领域没用，为什么没用。不过现今这些问题即使研究者也很难回答。
20年看完，有些内容有点过时了，有些回顾了经典的发展历程，不错的科普
兼顾了文笔、可读性和逻辑，非常优秀的科普书籍。
但总有点科幻的感觉。
虽然是摆在总书记书架上的书，但确实没吸收到对自己有触动的观点
Great general intro of five tribes of machine learning algorithms, also with some deeper discussion of coordinations of various learners. Though no defined master algorithm yet, this book provided useful insights of what potential master learners may like