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書籍內容
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- 目錄
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封面 - 書名頁
- 前言 Introduction：為什麼我們能跟電腦學決策？
- 1 最佳停止點 Optimal Stopping——什麼時候該見好就收？
- 祕書問題
- 為什麼是37％？
- 把握最佳伴侶
- 孰優孰劣一目了然——完全資訊賽局
- 什麼時候賣出房子最好？
- 什麼時候該停車？
- 何時應該見好就收？
- 隨時準備停止
- 2 開發與善用 Explore/Exploit——嘗試新歡？還是固守舊愛？
- 開發與善用
- 把握時間
- 贏錢繼續玩、輸錢換一台
- 吉廷斯指數
- 遺憾與樂觀
- 網路上的土匪
- 用演算法審視臨床試驗
- 變化不定的世界
- 開發……
- ……以及善用
- 3 排序 Sorting——依照順序排列
- 排序的大用處
- 排序的苦惱
- 大O記號——衡量最差狀況的標準
- 兩種平方：氣泡排序和插入排序
- 破除平方障礙：各個擊破
- 比較之外：贏過對數
- 亂得有理——照順序排好之後，要幹嘛？
- 名次未必反映實力——運動賽事裡的演算法
- 排序效率差的價值——穩固
- 血腥排序：啄序和優勢階級
- 以競賽取代打鬥
- 4 快取 Caching——忘掉就算啦！
- 把常用的東西放在手邊——記憶體階層
- 把隔最久才會再用的資料剔除——貝雷迪演算法
- 把圖書館內外翻轉
- 街底的那片雲——距離非常重要
- 家中的快取——收納空間
- 關於書面資料怎麼歸檔，收納專家大多說錯了
- 為最可能用到的東西騰出空間——遺忘曲線
- 經驗的反效果
- 5 排程 Scheduling——優先的事情優先處理
- 「花時間」如何成為一門科學
- 如果「在期限內完成」最重要
- 要是「劃掉待辦清單上越多項目越好」
- 先搞清楚用什麼標準來評量成果
- 腳麻掉是要怎麼逃！——優先權反轉與優先權約束
- 第一道障礙
- 先擱下手上的事——占先與不確定性
- 讓其他工作插隊的代價——上下文交換
- 忙到變成在空轉——往復移動
- 錯過這次，就等待下回——中斷接合
- 6 貝氏法則 Bayes’s Rule——預測未來
- 與貝斯牧師一起逆向推理
- 拉普拉斯定律
- 貝氏法則和事前看法
- 哥白尼原理
- 當貝斯遇見哥白尼
- 真實世界的事前機率……
- ……以及預測它們的規則
- 小數據與心靈
- 我們的預測如何讓我們認識自己
- 機械複製時代中的事前分布
- 7 過度擬合 Overfitting——少，但是更好
- 考慮得更複雜，卻預測得更不準
- 資料的偶像崇拜
- 舉目所見盡是過度擬合
- 揪出過度擬合——交叉驗證
- 如何對抗過度擬合——懲罰複雜
- 少就是好——試探法的優點
- 歷史的權重
- 什麼時候應該少想一點？
- 8 鬆弛 Relaxation——放鬆點，不求完美才有解
- 最知名的最佳化問題——業務員出差問題
- 量化難度——用「不可能程度」來解答
- 放鬆問題，提供解題的起點
- 無限多的灰階：連續鬆弛法
- 拉氏鬆弛法——只要你願意付出點代價
- 學習放鬆
- 9 隨機性 Randomness——什麼時候該讓機率決定
- 抽樣
- 隨機演算法
- 禮讚抽樣
- 取捨「確定程度」——電腦給的答案不一定對
- 山丘、山谷和陷阱
- 離開局部最大值
- 模擬退火
- 隨機性、演化和創造力
- 10 網路 Networking——我們如何互通聲息
- 封包交換——為了非連續交談而創
- 應答——怎麼知道訊息有沒有送達？
- 指數退讓——寬恕的演算法
- 控制流量和避免壅塞
- 祕密管道：語言學中的流量控制
- 緩衝爆滿——笨蛋，問題出在延遲！
- 既然遲了，不如就別做了
- 11 賽局理論 Game Theory——別人是怎麼想的？
- 遞迴
- 奈許，就是賽局達到均衡
- 不採取「均衡」作法的代價
- 公有地悲劇
- 機制設計：改變賽局
- 演化進行的機制設計
- 資訊瀑布：悲慘的理性泡沫
- 誠實為上策
- 結語：運算的善意 Computational Kindness
- 致謝 Acknowledgements
- 版權頁
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