機器學習和普通程序不一樣，機器學習的很少幾個算法就可以解決大多數問題。例如樸素貝葉斯算法，即可以應用于基于病例的診斷，也可以應用于垃圾郵件識別。當然還有最近鄰算法、決策樹算法。作者認為就像人一樣，機器學習一定有個一個終極算法，可以通過這個算法解決任何問題，后面作者通過各個方面展開論證：

1、來自神經科學的論證

人類大腦可以學習任何東西，對大腦進行逆向解析，是不是就能發現終極算法，奇點是不是就快發生？

2、來自進化論的論證

進化論本身就是一種算法，上帝創造的不是物種，而是物種的算法。

3、來自物理學的論證

數學解釋了物理。運用不同數據集來實例化終極算法。所有知識是否共同遵循一個模式？物理學的簡潔性獨一無二。

4、來自統計學的論證

5、來自計算機科學的論證

機器學習最大的反對者是知識工程師？機器學習討論概率、知識工程學討論邏輯

我們面臨什么危機？

?

新一代萬有理論？

機器學習5大派別：進化學派、聯結學派、符號學派、貝葉斯學派、類推學派

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《终极算法》读书笔记（二）终极算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。