内容简介本书从跨学科视角来看待人工智能这个技术性的学科。围绕用数学模型预测未来这一主题，介绍算法，主要包括现在流行的机器学习和深度学习算法，以及算法要解决问题本身的复杂性。复杂的问题，需要复杂的算法，而算法设计背后的老师正是自然界的复杂性本身。最终，我们上升到自然界解决复杂性最有利的工具，即人类智能本身，让读者从神经科学的角度再次理解人工智能这个大主题，理解神经科学是如何启发人工智能的，而人工智能又如何帮助我们理解人类智能本身。本书既适合具有高中以上数学知识的一般读者，作为他们了解人工智能和复杂系统领域的科普读物；也适合已经在人工智能领域工作的专业人士，使他们从工程视角之外的更大视角去看待这一领域，获得新的启发。未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版权所有，侵权必究。图书在版编目（CIP）数据机器学习vs复杂系统/许铁编著.—北京：电子工业出版社，2018.8ISBN978-7-121-34410-7Ⅰ.①机…Ⅱ.①许…Ⅲ.①机器学习－普及读物Ⅳ.①TP181-49中国版本图书馆CIP数据核字(2018)第120900号责任编辑：安娜印刷：装订：出版发行：电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱邮编：100036开本：720×10001/16印张：12字数：192千字版次：2018年8月第1版印次：2018年8月第1次印刷定价：59.00元凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。若书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：（010）88254888，88258888。质量投诉请发邮件至zlts@phei.com.cn，盗版侵权举报请发邮件至dbqq@phei.com.cn。本书咨询联系方式：010-51260888-819，faq@phei.com.cn。序人工智能是大势所趋，这一主题也成为街头巷尾人们热议的焦点。本书作者的写作初衷是希望能在一个更大的视角下看待人工智能这个技术性的学科。虽然人工智能的技术更多用于工业界，但是其产生的根源，却与人类用数学模型探索世界和自己大脑本身的历程密不可分，因此，本书希望在这个大背景下，从高度跨学科的视角切入人工智能这个大主题。人人都想预测未来，但是无论科技多么发达，预测未来依然是困难的，比如股市、自然灾害、一个月后的天气预测等，都很难做到精准。究其根本原因，在于无处不在的复杂性。复杂系统这门学科可以帮助我们理解复杂性产生的根源。大数据时代，数据已成为人们最大幅度减少这种不可预测灾难的工具。然而过度信赖数据，往往会让我们陷入一种新的迷信，或者埋没在噪声里。算法，主要包...
