序

机器学习主要有5个学派，我们会对每个学派分别介绍：

符号学派将学习看作逆向演绎，并从哲学、心理学、逻辑学中寻求洞见；

联结学派对大脑进行逆向分析，灵感来源于神经科学和物理学；

进化学派在计算机上模拟进化，并利用遗传学和进化生物学知识；

贝叶斯学派认为学习是一种概率推理形式，理论根基在于统计学；

类推学派通过对相似性判断的外推来进行学习，并受心理学和数学最优化的影响。

在构建机器学习的目标推动下，我们将回顾过去100年的思想史，并以新的观点来看待这段历史。

机器学习的5个学派都有自己的主算法，利用这种万能学习算法，原则上，你可以通过任何领域的数据来挖掘知识：符号学派的主算法是逆向演绎，联结学派的主算法是反向传
播，进化学派的主算法是遗传编程，贝叶斯学派的主算法是贝叶斯推理，类推学派的主算法是支持向量机。在实践中，这些算法可能在有些工作中可用，而在其他工作中不可用。我们
真正想要寻找的是能够综合这5种算法的终极算法。

终极算法与机器学习的关系就像标准模型和粒子物理学或中心法则与分子生物学的关系：该统一原理能理解人类当今知道的一切，并为未来数十年或者数百年的进步奠定基础。今天我们面临许多难题，比如制造家用机器人和治愈癌症，终极算法就是解决这些难题的关键。

第一章 机器学习革命

算法不仅是简单的一套指令，这些指令必须精确且不能模糊，这样计算机才能够执行。

算法是一套严格的标准。人们常说，你没法真正了解某样东西，直到你能用一种算法来将其表达出来（理查德·费曼曾说，“如果我无法创造某样东西，那么也就无法理解它”）。

“复杂性怪兽”包含了空间复制性（内存）、时间复杂性（运行时长）和人类的复杂性（算法复杂到无法理解，找不到误差了）。

算法入门

每个算法都会有输入和输出：数据输入计算机，算法会利用数据完成接下来的事，然后结果就出来了。机器学习则颠倒了这个顺序：输入数据和想要的结果，输出的则是算法，即
把数据转换成结果的算法。学习算法能够制作其他算法。

学习算法是种子，数据是土壤，被掌握的程序是成熟的作物。机器学习专家就像农民，播下种子，灌溉，施肥，留意作物的生长状况，事事亲力亲为，而不是退居一旁。

我们可以把机器学习当作逆运算，正如开平方是平方的逆运算、整合是分化的逆运算。

有些学习算法学习知识，有的则学习技能。“所有人都会死”是知识，骑单车是技能。在机器学习中，知识往往以统计模型的形式出现，因为多数知识都是可以统计的：所有人都会
死，但只有4%是美国人。技能往往以程序的形式出现：如果马路向左弯曲，那么向左转动车头；如果一只鹿跳到你面前，那么立刻刹车。

在信息处理这个生态系统中，学习算法是顶级掠食者。数据库、网络爬虫、索引器等相当于食草动物，耐心地对无限领域中的数据进行蚕食。统计算法、线上分析处理等则相当于食肉动物。食草动物有必要存在，因为没有它们，其他动物无法存活，但顶级掠食者有更为刺激的生活。数据爬虫就像一头牛，网页相当于它的草原，每个网页就是一根草。当网络爬虫进行破坏行动时，网站的副本就会保存在其硬盘当中。索引器接着做一个页面的列表，每个词都会出现在页面当中，这很像一本书后的索引。数据库就像大象，又大又重，永远不会被忽略。在这些动物当中，耐心的野兽飞快运转统计和分析算法，压缩并进行选择，将数据变为信息。学习算法将这些信息吞下、消化，然后将其变成知识。

第二章 终极算法

单个算法可以学习所有能从数据中学习的东西吗？实际上，对所有主要的学习算法——包括最近邻算法、决策树学习算法以及贝叶斯网络（朴素贝叶斯的概括）——来说，如果你为学习算法提供足够、适当的数据，该算法可以实现任一功能（对学习任何东西来说，都与数学相关）。需要注意的是，“足够数据”也有可能无限。学习无限数据需要做出假设，如我们会看到的那样，而且不同的学习算法会有不同的假设。

本书的中心假设：所有知识，无论是过去的、现在的还是未来的，都有可能通过单个通用学习算法来从数据中获得。

来自神经科学的论证

例子证明，大脑自始至终只使用了一种相同的学习算法，那些负责不同知觉的区域，区别也仅仅在于与其相连、输入信息的器官（如眼睛、耳朵、鼻子）。反过来，关联区（大脑的各个皮层）通过与不同的感觉区（各个感觉器官）相连，来实现其机能，而执行区则通过连接关联区来实现其机能，然后输出反馈。

不管怎样，如果我们将大脑放入计算机中运行，那个算法就能掌握我们能学会的一切。因此发明终极算法的一种途径（可以说是最流行的一种）就是对人脑进行逆向解析。杰夫·霍金斯（Jeff  Hawkins）在他的著作《人工智能的未来》（On  Intelligence  ）中对此进行了尝试。雷·库兹韦尔（Ray  Kurzweil）把他的希望放在奇点上——人工智能的崛起远远超过人类的多样性。这样做的同时，他还在《如何创造思维》（How  to  Create  a Mind ）一书中对此进行了尝试。

来自进化论的论证

套用查尔斯·巴贝奇（维多利亚时期的计算机先驱人物）的观点，上帝创造的不是物种，而是创造物种的算法。达尔文在《物种起源》的总结部分提到的“无限形体，美丽至极”掩饰了最美的统一性：所有这些形体都被编码在DNA中，所有这些形体都通过改变和连接这些染色体来表现。只通过该算法的一个描述，谁会猜出它产生了你和我？如果进化论这个算法能学习我们，可以想象它还可以学习能学习到的一切，条件是我们将进化论这个算法运用到足够强的计算机上。的确，在机器学习领域，通过模仿自然选择来使程序进化是许多人正在努力做的事情。因此，进化论是另外一个有希望通往终极算法的途径。

进化论这个算法已经在地球上最强大的计算机运行了300多万年——这台强大的计算机就是地球自己。运行这个算法的真正计算机应该比地球这台“计算机”运转得更快、数据密集性更低。哪一个模型更适合终极算法：进化还是大脑？这是和机器学习有关、自然与培育之间的辩论。正如我们的存在依靠的是自然与培育的共同力量，也许真正的终极算法包含这两个方面。

来自物理学的论证

曼德布洛特集合（Mandelbrot Set）就是很完美的例子，能解释一个很简单的重复程序如何产生无数种类的形式。如果世界上的山峰、河流、云朵以及树木都是这些重复程序的产物（分形几何学表明它们就是），也许那些程序只是单个程序的不同参数化，而该单个程序可以从那些程序推导中得出。

来自统计学的论证

贝叶斯定理就是将数据变成知识的机器。据贝叶斯统计学派的观点，贝叶斯定理是将数据变成知识的唯一正确方法。如果该学派的观点正确，贝叶斯定理要么就是终极算法，要么就是推动终极算法发展的动力。

来自计算机科学的论证

弄明白蛋白质如何折叠成特定形状；通过DNA来重新构建一系列物种的进化史；在命题逻辑中证明定理；利用交易成本来发现市场中的套利机会；从二维视图中推出三维形状；将数据压缩到磁盘上；在政治活动中组成稳定联盟。。。提高你的俄罗斯方块分数（最重要的）——这些都是NP完全问题。意思是，如果你能有效解决其中的一个问题，就能有效解决所有NP类问题，包括相互间的问题。谁会猜到，这些表面上看起来迥然不同的问题，会是同一个问题？如果它们真的是同一个问题，就可以说一种算法能学会解决所有问题（或更准确地说，所有能有效解决的例子）。

我们正面临什么危机

也许终极算法就像一个潘多拉盒子，最好不要打开。计算机会奴役甚至消灭我们吗？机器学习会变成独裁者或者邪恶公司的侍女吗？知道机器学习的发展方向有助于帮助我们了解该担心什么、不该担心什么、应该怎么处理问题。《终结者》中，超级人工智能变得有情感，并通过机器人军队征服了人类。这个场景不会和我们将在本书中谈到的学习算方法一起发生。因为计算机会学习，并不意味着它们可以魔法般地实现自己的愿望。学习算法学着完成我们为它们设定的目标，它们不会改变这些目标。我们要担心的是，它们服务我们的方法可能会对我们有害，而不是有益。因为它们知道的东西不多，改善的方法就是教它们更好的方法。

未达标准的终极算法候选项

终极算法就是等式U (X )=0，U  (X  )=0表达的是某未知数X  （可能很复杂）的某函数U  （可能很复杂）等于0。--玩笑。

机器学习的五大学派

对于符号学派来说，所有的信息都可以简化为操作符号，就像数学家那样，为了解方程，会用其他表达式来代替本来的表达式。符号学者明白你不能从零开始学习：除了数据，你还需要一些原始的知识。他们已经弄明白，如何把先前存在的知识并入学习中，如何结合动态的知识来解决新问题。他们的主算法是逆向演绎，逆向演绎致力于弄明白，为了使演绎进展顺利，哪些知识被省略了，然后弄明白是什么让主算法变得越来越综合。

对于联结学派来说，学习就是大脑所做的事情，因此我们要做的就是对大脑进行逆向演绎。大脑通过调整神经元之间连接的强度来进行学习，关键问题是找到哪些连接导致了误差，以及如何纠正这些误差。联结学派的主算法是反向传播学习算法，该算法将系统的输出与想要的结果相比较，然后连续一层一层地改变神经元之间的连接，目的是为了使输出的东西。

进化学派认为，所有形式的学习都源于自然选择。如果自然选择造就我们，那么它就可以造就一切，我们要做的，就是在计算机上对它进行模仿。进化主义解决的关键问题是学习结构：不只是像反向传播那样调整参数，它还创造大脑，用来对参数进行微调。进化学派的主算法是基因编程，和自然使有机体交配和进化那样，基因编程也对计算机程序进行配对和提升。

贝叶斯学派最关注的问题是不确定性。所有掌握的知识都有不确定性，而且学习知识的过程也是一种不确定的推理形式。那么问题就变成，在不破坏信息的情况下，如何处理嘈杂、不完整甚至自相矛盾的信息。解决的办法就是运用概率推理，而主算法就是贝叶斯定理及其衍生定理。贝叶斯定理告诉我们，如何将新的证据并入我们的信仰中，而概率推理算法尽可能有效地做到这一点。

对于类推学派来说，学习的关键就是要在不同场景中认识到相似性，然后由此推导出其他相似性。如果两个病人有相似的症状，那么也许他们患有相同的疾病。问题的关键是，如何判断两个事物的相似程度。类推学派的主算法是支持向量机，主算法找出要记忆的经历，以及弄明白如何将这些经历结合起来，用来做新的预测。

最后

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