第一章 机器学习革命 9
学习算法入门 9
为何商业拥护机器学习 14
给科学方法增压 18
10亿个比尔·克林顿 21
学习算法与国家安全 24
我们将走向何方 27
第二章 终极算法 34
来自神经科学的论证 34
来自进化论的论证 37
来自物理学的论证 38
来自统计学的论证 41
来自计算机科学的论证 42
机器学习算法与知识工程师 44
天鹅咬了机器人 49
终极算法是狐狸，还是刺猬 52
我们正面临什么危机 53
新的万有理论 58
未达标准的终极算法候选项 61
机器学习的五大学派 65
第三章 符号学派：休谟的归纳问题 75
约不约 75
“天下没有免费的午餐”定理 80
对知识泵进行预设 83
如何征服世界 87
在无知与幻觉之间 89
你能信任的准确度 95
归纳是逆向的演绎 101
掌握治愈癌症的方法 105
20问游戏 108
符号学派 113
第四章 联结学派：大脑如何学习 123
感知器的兴盛与衰亡 123
物理学家用玻璃制作大脑 130
世界上最重要的曲线 133
攀登超空间里的高峰 137
感知器的复仇 142
一个完整的细胞模型 145
大脑的更深处 146
第五章 进化学派：自然的学习算法 156
达尔文的算法 156
探索：利用困境 164
程序的适者生存法则 167
性有何用 171
先天与后天 175
谁学得最快，谁就会赢 178
第六章 贝叶斯学派：在贝叶斯教堂里 186
统治世界的定理 186
所有模型都是错的，但有些却有用 193
从《尤金·奥涅金》到Siri 197
所有东西都有关联，但不是直接关联 201
推理问题 208
掌握贝叶斯学派的方法 214
马尔可夫权衡证据 220
逻辑与概率：一对不幸的组合 222
第七章 类推学派：像什么就是什么 232
完美另一半 232
维数灾难 240
空中蛇灾 244
爬上梯子 253
起床啦 258
第八章 无师自通 265
物以类聚，人以群分 265
发现数据的形状 272
拥护享乐主义的机器人 281
熟能生巧 287
学会关联 292
第九章 解开迷惑 305
万里挑一 305
终极算法之城 308
马尔科夫逻辑网络 316
从休谟到你的家用机器人 321
行星尺度机器学习 328
医生马上来看你 332
第十章 建立在机器学习之上的世界 338
性、谎言和机器学习 338
数码镜子 342
充满模型的社会 344
分享与否？方式、地点如何？ 346
神经网络抢了我的工作 353
战争不属于人类 357
谷歌＋终极算法＝天网？ 360
进化的第二部分 366
后记 371
致谢 375
延伸阅读 377