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