機器學習vs復(fù)雜系統(tǒng)

第一部分 復(fù)雜性
1 復(fù)雜系統(tǒng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
2 用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)看世界經(jīng)濟（閱讀難度1星）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7
3 風險管理策略之復(fù)雜科學視角 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
4 從物理角度看復(fù)雜 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24

第二部分 機器學習
5 白話機器學習（閱讀難度1星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 46
6 淺談貝葉斯分析 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 53
7 簡單貝葉斯分類器（閱讀難度1星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
8 決策樹方法（閱讀難度2星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 60
9 感知機：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)（閱讀難度3星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
10 降維：應(yīng)對復(fù)雜的通用武器（閱讀難度1星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 67

第三部分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不神秘 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 74
12 CNN 的幾個關(guān)鍵詞（閱讀難度3星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 80
13 時間序列與RNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 91
14 會遺忘的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（閱讀難度3星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 96
15 跟著AlphaGo 理解深度強化學習框架（閱讀難度3星） ．．．．．．．．．．．．．．． 100
16 從阿爾法元看強化學習的更廣闊潛力 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 107

第四部分 宇宙間最復(fù)雜的就是我們的大腦
17 深層視覺信息的編碼機制（閱讀難度1星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 114
18 大腦的自由能假說――兼論認知科學與機器學習（閱讀難度2星） 121
19 大腦中的支持向量機（閱讀難度3星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 126
20 機器學習是如何巧妙理解我們大腦的工作原理的
（閱讀難度2星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
21 大腦經(jīng)濟學（閱讀難度1星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
22 人工智能vs 人類智能（閱讀難度2星） ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 149

第五部分 人工智能應(yīng)用談
23 人工智能會取代藝術(shù)家的工作嗎 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 156
24 機器學習預(yù)測心理疾病 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 159
25 人機協(xié)作決策的兩種方式 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
26 小數(shù)據(jù)機器學習 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 166
27 用深度學習玩圖像的七重關(guān)卡 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 170
28 深度學習助力基因科技 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
29 機器學習對戰(zhàn)復(fù)雜系統(tǒng) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 176