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《终极算法》（[美] 佩德罗·多明戈斯）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：终极算法
作者：[美] 佩德罗·多明戈斯
译者：黄芳萍
豆瓣评分：7.1
出版社：中信出版集团
出版年份：2017-1-1
页数：402
内容简介：
算法已在多大程度上影响我们的生活？
购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择最佳路线，公司用算法来选择求职者……
当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？
不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。
什么是终极算法？
机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。
你为什么必须了解终极算法？
不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！
作者简介：
佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）
•美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息与计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面着有200多部专业着作和数百篇论文。
•国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，JAIR前副主编。
•美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的最高奖项）、斯隆奖（Sloan Fellowship）、美国国家科学基金会成就奖（NSF CAREER Award）、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。
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书名：终极算法
作者：[美] 佩德罗·多明戈斯
译者：黄芳萍
豆瓣评分：7.1
出版社：中信出版集团
出版年份：2017-1-1
页数：402
内容简介：
算法已在多大程度上影响我们的生活？
购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择最佳路线，公司用算法来选择求职者……
当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？
不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。
什么是终极算法？
机器学习五大学派，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。
你为什么必须了解终极算法？
不论你身处什么行业、做什么工作，了解终极算法都将带给你崭新的科学世界观，预测以后的科技发展，布局未来，占位未来！
作者简介：
佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）
美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息与计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面着有200多部专业着作和数百篇论文。
国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，JAIR前副主编。
美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的最高奖项）、斯隆奖（Sloan Fellowship）、美国国家科学基金会成就奖（NSF CAREER Award）、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。
‘叁’ 《超级思维人类和计算机一起思考的惊人力量》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《超级思维》（[美]托马斯·W·马隆）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：超级思维
作者：[美]托马斯·W·马隆
译者：任烨
豆瓣评分：7.3
出版社：中信出版集团
出版年份：2019-10
页数：314
内容简介：
麻省理工学院集体智能中心主任新作，如何运用人机超级思维这种新型集体智能，解决商业和社会领域中的一些重要问题。
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“超级思维”一词的意思是“多种个体思维形成的强大组合”。《超级思维》要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力绝不可能做到的事情。
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更重要的是，我们还会看到计算机将对人类超级思维的未来发展产生多么关键的影响。在很长一段时间里，计算机的重要贡献都不是人工智能，而是“超级连接”，即以全新的方式和空前的规模将人类的思维彼此连接起来。不过随着时间的推移，计算机也会完成越来越多如今只有人类才能胜任的复杂思考。
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《超级思维》探讨的主要内容并不是计算机将如何完成人类过去常做的事情，而是人类和计算机将如何共同完成以前不可能做到的事情，人机超级思维将如何成为智能水平更高的工具，以及我们将如何利用这些新型的集体智能来解决企业、政府和其他社会领域中的一些重要问题。
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继人工智能、超级智能、终极算法之后，《超级思维》一书提出了一个炙手可热的新概念：超级思维。“超级思维”的意思是“多种个体思维形成的强大组合”。《超级思维》要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力绝不可能做到的事情。
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《超级思维》的作者托马斯·马隆是麻省理工学院集体智能中心的负责人，是全世界研究“群体决策”“集体智能”的顶级专家，被尊为“集体智能之父”。他在《超级思维》中针对计算机将如何增强集体智能，以及超级思维如何能帮助我们解决当今世界面临的极其复杂的问题，提出了令人耳目一新的前瞻性和现实主义观点。
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《超级思维》从集体智能的历史讲起，讲述了超级思维在我们这个星球上的发展历程。更重要的是，《超级思维》列举了几十个生动的真实案例，从亚当·斯密《国富论》中的别针工厂，到脸书、谷歌、维基网络、推特等网络社区，再到亚马逊的“土耳其机器人”和麻省理工学院的气候合作实验室，这些案例极具说服力和感染力地向我们展示出一幅超级思维让世界、企业、组织、生活，以及你我变得更智能的美好图景。
《超级思维》得到了多个行业、多个领域的大咖点赞推荐。他们是：麦肯锡全球研究院院长詹姆斯·曼尼卡，麻省理工学院媒体实验室主任伊藤穰一，科幻小说作家、雨果奖获得者弗诺·文奇，谷歌公司副总裁、“互联网之父”温顿·瑟夫，麻省理工学院人工智能实验室前主任帕特里克·温斯顿。
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《超级思维》适用于跨国公司、政府、非营利组织、创新型组织、网络社区等机构和组织，适用于科学界、医学界、商界、教育界等不同科研领域，适用于地区、国家和全球等不同地域。
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这本研究透彻、可读性强的书，对超级思维会在商业和社会中给我们带来的机遇和挑战，进行了深刻且务实的探索。在数字技术统治的世界中，关注如何利用人类思维力量的领导者，都应该读一读这本书。
——詹姆斯·曼尼卡，麦肯锡全球研究院院长
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集体智能之父针对计算机将如何增强集体智能，以及超级思维如何能帮助我们解决当今世界面临的极其复杂的问题，提出了令人耳目一新的现实主义观点。
——伊藤穰一（Joi Ito），麻省理工学院媒体实验室主任
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人类与计算机及网络的组合具有巨大的潜力。像我们这样微小的生物该如何利用这种潜力呢？马隆在这本书中以一种具体的方式回答了这个问题，并为一个新学科奠定了基础：超级思维工程学。
——弗诺·文奇（Vernor Vinge），
科幻小说作家、雨果奖获得者、“技术奇点”概念创造者
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这本书深入探索了信息技术的力量如何使新型人类组织成为现实。强烈推荐！
——吉米·威尔士（Jimmy Donal Wales）,
维基网络创始人
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马隆带领我们踏上了一段精心策划的旅程，对思想、智能、推理和意识等概念进行了探索。他从极其广泛的角度看待这些概念，并改变了我对“思考”的理解。
——温顿·瑟夫(Vinton Cerf)，
谷歌公司副总裁、“互联网之父”之一
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托马斯·马隆恰当地表达出对人工智能的担忧，解释了为什么人工智能在超级思维中与人类协作时效果更佳。如何让一个超级思维变得更智能，是这本精彩的着作带给我们的诸多惊喜之一。
——帕特里克·温斯顿（Patrick Winston），
麻省理工学院人工智能实验室前主任、《人工智能》一书作者
作者简介：
托马斯·W. 马隆（Thomas W. Malone）
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美国麻省理工学院斯隆管理学院的帕特里克·麦戈文管理学教授，信息技术教授，工作与组织研究教授。他也是麻省理工学院集体智能中心的创办者和负责人，以及麻省理工学院“创造21世纪的组织”项目的两位联合创始人之一。
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他着有《工作的未来》（The Future of Work）一书，还写作了100多篇文章、研究论文和书籍章节，他还是4家软件公司的联合创始人、11项专利的发明者和4本图书的合编者。
‘肆’ 怎么评价《终极算法》这本书.
对于这样一种重要技术，市面上一直缺少一本适合普通读者的入门科普读物，而众多的专业书籍要求读者具备一定的高等数学和计算机基础算法知识，并不适合科普的需要。直到朋友将《终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界》推荐给我时，我欣慰地发现，这正是想了解一点机器学习的读者所需要的。
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《终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界》（[美]佩德罗·多明戈斯）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界
作者:[美] 佩德罗·多明戈斯
出版社:中信出版集团
副标题:机器学习和人工智能如何重塑世界
原作名:The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
译者:黄芳萍
出版年:2017-1-1
页数:402
内容简介
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作者简介
佩德罗•多明戈斯（Pedro Domingos）美国华盛顿大学计算机科学教授，加州大学欧文分校信息与计算机科学博士，在机器学习与数据挖掘方面着有200多部专业着作和数百篇论文。国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委会成员，JAIR前副主编。美国人工智能协会院士（AAAI Fellow，国际人工智能界的最高荣誉），荣获SIGKDD创新大奖（数据科学领域的最高奖项）、斯隆奖（Sloan Fellowship）、美国国家科学基金会成就奖（NSF CAREER Award）、富布赖特奖学金、IBM学院奖以及多个顶级论文奖项。
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如推荐序的作者所写的一样，我是不喜欢“终极”这样的说法的。但既然本书作者是大牛，这么说也定然有其缘由。且看下去吧。我比较讨厌欧美作家写书的一个特点：很长，很罗嗦。教材的话还好一些，可以称之为详细，但科普类的书籍简直要命。我真的怀疑他们是不是有凑字数的想法。
前面三章实在有点罗嗦，第四章之后就好了，讲的内容就实在多了。因为我很早之前，从学习形式语言开始了解符号计算（这是七十年代AI的研究重点），便倾向于符号学派AI，这本书倒是先从这个点切入的，我觉得很好，不会让人一看到AI，就想到ML，就想到概率统计，就想到优化。如果这么简单就能实现AI，这与“人工智障”有什么区别。我们一直强调，“人工神经网络”与大脑中的“神经网络”并没有什么关联，第四、五章讲到了这些区别，清晰的指出了，我们需要智能，但智能的运行方式，却不必类似于我们的大脑。概率并不是我喜欢的部分，因为它没有办法帮助推理和证明，第六章讲到了此种问题。之后的几章就比较玄乎了，我觉得没有什么实在的内容。
虽然这本书在京东”机器学习“排行榜的前端位置，但是，其实并不是给想要学习机器学习并以此工作的人写的，这是一本科普书，或者类似于夜下闲聊的记录。如果连教材都没有时间看，连数学都没有时间学习，哪儿来的时间看看这个玄而又玄的东西呢
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‘玖’ ‘终极算法’摘抄笔记-贝叶斯学派
对于贝叶斯学派来说，学习“仅仅是”贝叶斯定理的另外一个运用，将所有模型当作假设，将数据作为论据：随着你看到的数据越来越多，有些模型会变得越来越有可能性，而有些则相反，直到理想的模型渐渐突出，成为最终的胜者。
假设你半夜在一个陌生的星球上醒来。虽然你能看到的只是繁星闪烁的天空，你有理由相信太阳会在某个时间点升起，因为多数星球会自传并绕着自己的太阳转。所以你估计相应的概率应该会大于1/2（比如说2/3）。我们将其称为太阳会升起来的“ 先验概率 ”，因为这发生在看到任何证据之前。 “先验概率”的基础并不是数过去这个星球上太阳升起的次数，因为过去你没有看到；它反映的是对于将要发生的事情，你优先相信的东西，这建立在你掌握的宇宙常识之上 。但现在星星开始渐渐暗淡，所以你对于太阳会升起的信心越来越强，这建立于你在地球上生存的经历之上。你的这种信心源自“ 后验概率 ”，因为这个概率是 在看到一些证据后得出的。天空开始渐渐变亮，后验概率又变得更大了 。
贝叶斯通过以下句子概况了这一点：P（原因｜结果）随着P（结果），即结果的先验概率（也就是在原因不明的情况下结果出现的概率）的下降而下降。最终，其他条件不变，一个原因是前验的可能性越大，它该成为后验的可能性就越大。综上所述，贝叶斯定理认为： P（原因｜结果）=P（原因）×P（结果｜原因）/ P（结果）
贝叶斯定理之所以有用，是因为通常给定原因后，我们就会知道结果，但我们想知道的是已知结果，如何找出原因。例如，我们知道感冒病人发烧的概率，但真正想知道的是，发烧病人患感冒的概率是多少。
贝叶斯定理作为统计学和机器学习的基础，受到计算难题和巨大争论的困扰。你想知道原因也情有可原：这不就是我们之前在感冒的例子中看到的那样，贝叶斯定理是由条件概率概念得出的直接结果吗？的确，公式本身没有什么问题。争议在于相信贝叶斯定理的人怎么知道推导该定理的各个概率，以及那些概率的含义是什么。 对于多数统计学家来说，估算概率的唯一有效方法就是计算相应事件发生的频率 。例如，感冒的概率是0.2，因为被观察的100名病人中，有20名发烧了。这是“频率论”对于概率的解释，统计学中占据主导地位的学派就是由此来命名的。但请注意，在日出的例子以及拉普拉斯的无差别原则中，我们会做点不一样的事：千方百计找到方法算出概率。到底有什么正当的理由，能够假设太阳升起的概率是1/2、2/3，或者别的呢？
然而， 贝叶斯学派眼中的概率 。概率并非频率，而是一种主观程度上的信任。因此，用概率来做什么由你决定，而贝叶斯推理让你做的事就是：通过新证据来修正你之前相信的东西，得到后来相信的东西（也被称为“转动贝叶斯手柄”）。
随着变量的增加，如果有20种症状和1万个病人就会遇到之前提到过的组合爆照问题。因此我们会做简化的假设来减少概率的数量，这些概率的数量由我们估算而来，且我们可以掌控。一个很简单且受人追捧的假设就是，在给定原因的情况下，所有的结果都相互独立。如果我们想直接估算P（感冒｜发烧、咳嗽等），假如不利用定理先将其转化成P（发烧、咳嗽等｜感冒），那么我们就还需要指数数量的概率，每个组合的症状以及感冒或非感冒都有一个概率。
如果学习算法利用贝叶斯定理，且给定原因时，假定结果相互独立，那么该学习算法被称为“朴素贝叶斯分类器”。
统计学家乔治·博克斯说的一句很有名的话：“所有的模型都是错的，但有些却有用。”虽然一个模型过于简化，但你有足够的数据用来估算那就比没有数据的完美模型要好。令人诧异的是，有些模型错误百出，同时又很有用。经济学家弥尔顿·弗里德曼甚至在一篇很有影响力的文章中提出，最有说服力的理论往往受到最大程度的简化，只要这些理论所做的预测是准确的，因为它们用最简洁的方法解释最复杂的问题。
1913年第一次世界大战前夕，俄国数学家安德烈·马尔可夫发表了一篇文章，将所有事情的概率运用到诗歌当中。诗中，他模仿俄国文学的经典：普希金的《尤金·奥涅金》，运用了当今我们所说的“马尔可夫链”。他没有假定每个字母都是随机产生的，与剩下的毫无关联，而是 最低限度引入了顺序结构：每个字母出现的概率由在它之前、与它紧接的字母来决定 。
例如元音和辅音常常会交替出现，所以如果你看到一个辅音，那么下一个字母（忽略发音和空格）很有可能就是元音，但如果字母之间互相独立，出现元音的可能性就不会那么大。这可能看起来微不足道，但在计算机发明出来之前的年代，这需要花费数小时来数文字，而马尔可夫的观点在当时则很新颖。如果元音i是一个布尔型变量，《尤金·奥涅金》的第i个字母是元音，则该变量为真，如果它是一个辅音则为假。
源于谷歌的 页面排名 ，本身就是一条马尔可夫链。拉里·佩奇认为， 含有许多链接的页面，可能会比只含几个的要重要，而且来自重要页面的链接本身也更有价值 。这样就形成了一种无限倒退，但我们可以利用马尔可夫链来掌控这种倒退。想象一下，一个页面搜索用户通过随机点击链接来从这个页面跳到另外一个页面：这时马尔可夫链的状态就不是文字而是页面了，这样问题就变得更为复杂，但数学原理是一样的。那么每个页面的得分就是搜索用户花在该页面上的时间，或者等于他徘徊很久后停留在该页面上的概率。
如果我们测量的不仅仅是元音对辅音的概率，还有字母顺序遵循字母表顺序的概率，利用与《尤金·奥涅金》一样的统计数据，我们可以很愉快地生成新的文本：选择第一个字母，然后在第一个字母的基础上选择第二个字母，以此类推。当然结果是一堆没有意义的数据，但如果我们让每个字母都依照之前的几个字母而不止一个字母，这个过程就开始听起来更像一个酒鬼的疯话，虽然从整体上看没有意义，但从局部上看却很连贯。虽然这还不足以通过图灵测试，但像这样的模型是机器翻译系统的关键组成部分，比如谷歌翻译可以让你看到整版的英文页面（或者几乎整版），不管原页面的语言是什么。
如果某些状态组成一条马尔可夫链，但我们看不到它们，得从观察中将它们推导出来。人们称其为 隐藏的马尔可夫模型 ，或者简称为HMM（有点误导人，因为被隐藏的是状态，而不是模型）。HMM和Siri一样，处于语音识别系统的中心。在语音识别过程中，隐藏的状态是书面形式的单词，而观察值则是对Siri说的声音，而目标则是从声音中推断出单词。模型有两个组成部分：给定当前单词的情况下，下一个单词出现的概率和在马尔可夫链中的一样；在单词被说出来的情况下，听到各种声音的概率。
HMM还是计算生物学家最为喜爱的工具。一个蛋白质分子是一个氨基酸序列，而DNA则是一个碱基序列。举个例子，如果我们想预测一个蛋白质分子怎样才能形成三维形状，我们可以把氨基酸当作观察值，把每个点的褶皱类型当作隐藏状态。同样， 我们可以用一个HMM来确定DNA中基因开始转录的地点，还可以确定其他许多属性。
如果状态和观察值都是连续而非离散变量，那么HMM就变成人们熟知的卡尔曼滤波器。经济学家利用卡尔曼滤波器来从数量的时间序列中消除冗余，比如GDP（国内生产总值）、通货膨胀、失业率。“真正的”GDP值属于隐藏的状态；在每一个时间点上，真值应该与观察值相似，同时也与之前的真值相似，因为经济很少会突然跳跃式增长。卡尔曼滤波器会交替使用这两者，同时会生成流畅的曲线，仍与观察值一致。
马尔可夫链隐含这样的猜想：考虑到现在，未来会有条件地独立于过去。 此外，HMM假设每个观察值只依赖于对应的状态。贝叶斯网络对贝叶斯学派来说，就像逻辑与符号学者的关系：一种通用语，可以让我们很好地对各式各样的情形进行编码，然后设计出与这些情形相一致的算法。我们可以把贝叶斯网络想成“生成模型”，即从概率的角度，形成世界状态的方法：首先要决定盗窃案或地震是否会发生，然后在此基础上决定报警器是否会响起，再次在此基础上决定鲍勃和克莱尔是否会打电话。贝叶斯网络讲述这样的故事：A发生了，接着它导致B的发生；同时，C也发生了，而B和C共同引起D的发生。为了计算特定事件的概率，我们只需将与之相关事件的概率相乘即可。
你身后有几个士兵：假设夜深人静时你正带领排成纵队的一个排，穿过敌人的领地，而你想确认所有士兵仍在跟着你。你可以停下，自己数人数，但那样做会浪费太多时间。一个更聪明的办法就是只问排在你后面的第一个兵：“你后面有几个兵？”每个士兵都会问自己后面的士兵同一个问题，知道最后一个士兵回答“一个也没有。”倒数第二个士兵现在可以说“一个”，以此类推，直到回到第一个士兵，每个士兵都会在后面士兵所报数的基础上加一。现在你知道有多少兵还跟着你，你甚至都不用停下来。
语音识别的方法：Siri用同样的想法来计算你刚才说的概率，通过它从麦克风中听到的声音来进行“报警”。把“Call the police”（报警）想成一排单词，正以纵队形式在页面上行走，“police”想知道它的概率，但要做到这一点，它需要知道“the”的概率；“the”回过头要知道“call”的概率。所以“call”计算它的概率，然后将其传递给“the”，“the”重复步骤并将概率传递给“police”。现在“police”知道它的概率了，这个概率受到句子中每个词语的适当影响，但我们绝不必建立8个概率的完整表格（第一个单词是否为“call”，第二个是否为“the”，第三个是否为“police”）。实际上，Siri考虑在每个位置中出现的所有单词，而不仅仅是第一个单词是否为“call”等，但算法是一样的。也许Siri认为，在声音的基础上，第一个单词不是“call”就是“tell”，第二个不是“the”就是“her”，第三个不是“police”就是“please”。个别地，也许最有可能的单词是“call”、“the”和“please”。但那样会变成一句没有意义的话“Call the please”，所以要考虑其他单词，Siri得出结论，认为句子就是“Call the police”。
然而，最受人青睐的选择就是借酒浇愁，喝得酩酊大醉，然后整夜都在跌跌撞撞。该选择的技术术语为“马尔可夫链蒙特卡洛理论”（Markov chain Monte Carlo，MCMC）：有“蒙特卡洛”这个部分，是因为这个方法涉及机遇，比如到同名的赌场去，有“马尔可夫链”部分，是因为它涉及采取一系列措施，每个措施只能依赖于前一个措施。MCMC中的思想就是随便走走，就像众所周知的醉汉那样，以这样的方式从网络的这个状态跳到另一个状态。这样长期下来，每个状态受访的次数就与它的概率成正比。人们在谈论MCMC时，往往把它当作一种模拟，但它其实不是：马尔可夫链不会模仿任何真实的程序，我们将其创造出来，目的是为了从贝叶斯网络中有效生成样本，因为贝叶斯网络本身就不是序变模式。
对于贝叶斯学派来说，知识越过模型的结构和参数，进入先验分布中。原则上，之前的参数可以是任意我们喜欢的值，但讽刺的是，贝叶斯学派趋向于选择信息量不足的先验假设（比如将相同概率分配给所有假设），因为这样更易于计算。在任何情况下，人类都不是很擅长估算概率。对于结构这方面，贝叶斯网络提供直观的方法来整合知识：如果你认为A直接引起B，那么应把箭头从A指向B。
在生物信息中，贝叶斯学习能对单个数据表起作用，表中的每列表示一个变量（例如，一个基因的表达水平），而每行表示一个实例（例如，一个微阵列实验，包含每个基因被观察到的水平）。
‘拾’ 世界各地最大的搜索引擎
1. Yahoo!(http://www.yahoo.com)
Yahoo!是目前最常用的引擎之一,是Internet引擎的"元老"。
Yahoo!的使用很简单,可以直接输入查找关键字,也可以先选分类主题进行分类查询
,它将返回三种信息:
1. 满足查询条件的Yahoo目录(用户可以利用它们进行交叉引用);
2. 满足条件的实际站点;
3. 更广泛的含有页面索引的Yahoo!目录,是一种更 广泛的交叉引用。
Yahoo!也提供了一些简单的高级查询,其配置选项有:
S搜索的范围:Yahoo(缺省)、Usenet或E-mail Address;
S搜索词之间的关系:OR或AND(缺省);
S可以进行子串搜索,将其设置Substrings或Complete words两种,其中Substrings将
我们输入的词作为一个子串,Complete words表示进行完整的单词搜索,缺省是子串搜索
·控制每页显示的结果数目:10、25(缺省)、50或100。
Yahoo!在高级查询上并不是很完善,但是Yahoo!在其主页的末尾提供了其他引擎如A
ltaVista的超连接,如果用户在Yahoo!查不到所需资料,Yahoo!可以到这些地方去搜索。
从而弥补了Yahoo!的一些缺陷。
2. InfoSeek(http://guide.infoseek.com)
InfoSeek是一个高效的搜索引擎,它的特点是:搜索精度高,查到的节点一般都与用
户的要求相符。其搜索结果按照相关程度依次显示。每一个结果显示该HTML文件的标题
、摘要、大小。
InfoSeek引擎拥有最好的搜索参数的集成,它允许用户在填写查寻要求时可以随心所
欲地不厌其详,而它在后台则施以适当的逻辑组合。这就意味着,用户可以忽略如何使用
搜索引擎,只要集中精力把自己想提的问题写好就行了。
InfoSeek数据库中每一网页的所有文本都被检索,它的搜索具有"事件敏感性"(case
sensitive),即对某些名字进行搜索时,搜索的效率会明显提高。用户输入一个短语后,I
nfoseek会使用与短语最接近的排位方法,提高搜索结果的相关性。
InfoSeek可以提供以下的搜索范围:
SWeb:在整个WWW信息系统内查找;
SNews:在实时新闻中查找;
SCompany:在公司名目中搜索;
SNewsgroups:在新闻组中搜索。
Infoseek的搜索方法包括:
1. 词组(短语)搜索 这时需对词组加上双引号,以示与单个词的区别;
2. 查找同时出现的词 对所要搜索的关键词加上[ ],表示括号内的词在文本中出现
时,其间隔不超过100个词。
3. AltaVista(altavista.digital.com)
AltaVista自1996年12月开始服务以来,引起了世界各地网民的广泛注意,每天都要
接受200万次以上的访问。AltaVista自诩拥有2100多万全文索引的网页,可以称得上是最
大的网络搜索数据库。
相对其他搜索引擎而言,AltaVista的搜索结果总是比其他任何站点的搜索结果内容
更丰富,AltaVista的搜索范围大得惊人,有人说能对网络的天涯海角进行彻底搜索的仅此
一家,就连一些鲜为人知的偏僻站点也能找到。所以,使用AltaVista时,要花更多的时间
在搜索结果里寻找自己想要的信息。不过,如果你的目的就是想找到关于某个主题的站点
,多多益善,那么AltaVista是最好的选择。
根据检索的对象,AltaVista搜索引擎提供三大类信息检索:Web检索和新闻组检索、
商业检索以及人物检索。除公共检索服务外,AltaVista还提供免费E-mail、页面翻译等
相关服务。它的搜索方法分为简单和高级两种。
1. 简单搜索
AltaVista搜索引擎推荐使用的检索方法, 是直接使用自然语言输入检索提问。检索
提问可以是自然语言的单词、词组或短语以及完整的问题。对使用AltaVista的最有用的
建议是, 由于它的索引是基于整个单词的正文的,在描述查找的单词时越精确越好,还要
去掉那些不感兴趣的单词。
2. 高级搜索
高级搜索包含了简单搜索的所有特性,还可以有布尔和接近操作符、括起来的逻辑组
合等。AltaVista支持二元操作符AND、OR、NEAR和一元操作符NOT。
AltaVista的接近操作符(NEAR)很有特色。可以使用NEAR/n,n是两个被搜索词之间的
单词的数目,如:Microsoft NEAR/5 Internet表示在"Microsoft"和"Internet"这两个关
键字之间的单词数目不得超过5个。如果不输入n,表示两个词挨在一起。为了控制挨在一
起的两个词之间的顺序,可以使用 ADJ 操作符,如:Microsoft ADJ Internet,表示Micro
soft 必须在Internet之前。
4. Lycos ( http://www.lycos.com)
Lycos是最老资格的搜索引擎之一,只要能给出准确的搜索结果,Lycos通常能给出最
全面的结果(基本上与AltaVista相同)。 Lycos的搜索范围分的较细,这样可以减少命中
的数量,可选择的项目有:
The Web、Web Site Reviews、Personal Home- pages、Message Boards、Reuters
News、Weather (city)、Cities、Dictionary、Stock (symbol)、Music (artist)、B
ooks、Pictures、Sounds、Downloads、Recipes等。
Lycos不是周期性地更新数据库,而是采用累积的形式构筑数据库。在对新的和原来
存在的数据库进行信息升级时,Lycos软件通过观察其他站点通向某一站点的链接数而评
价这个站点的知名度。然后引擎在每次搜索时都使用这一知名度索引,所以每次搜索结果
的相关性在一定的程度上取决于站点的相对知名度。
Lycos搜索结果的容量非常之大,你如果试图在网上迅速找到某个内容,Lycos不是最
好的选择,如果你需要对网上的内容广进博收,多多益善,Lycos可能会为你找到一些其他
站点找不到的内容。
Lycos在支持逻辑搜索和高级搜索功能方面较弱。
Lycos不提供要求/排除单词的功能, 但可以在一个单词前加一个"-"号,表示在给结
果定等级时,不考虑这个单词。
Lycos的通配符是$符号。如gen$ 表示 genetic、 genesis、general等。它还提供
了英文句号(.)的使用,可以禁止扩展一个单词。如gene.,只能得到gene,而得不到genet
ics和general。
5. Excite(http://www.excite.com)
Netscape在其Navigator浏览器的NetDirectory命令条中选中了Excite作为其中的一
个链接,这使Excite的知名度明显提高。众多的访问大大提高了Excite站点的流通量。
Excite使用的是基于关键词或基于概念的正文和主题搜索。概念搜索是指搜索引擎
不只简单地查找含有要查找的单词的文档,同时还搜索与要查找的概念相关的文档。缺省
的查找是概念查找。Excite既提供网络搜索引擎,又提供以类目形式组织起来的网络目录
(类似于Yahoo的目录索引)。
Excite中要求的单词和排除的单词的使用方法同AltaVista一样,使用+号和-号,Exc
ite支持二元操作符AND、OR 和一元操作符NOT,它也支持用括号来构成逻辑组。
6. Webcrawler(http://www.webcrawler.com)
Webcrawler 是一个杰出的搜索引擎, 它的界面有些像 AltaVista。实际上,它在
高级搜索方面的功能要比AlataVista强。它提供事先分好类的19个主题,实现了基于主题
的搜索。
Webcrawler号称支持"自然语言搜索",所以可以输入像"highest mountain in the
world(世界上最高的山)"这样的查询条件。它抛弃了无意义的词,对其余的词做模糊的A
ND搜索,含有所有的词的页面等级最高, 但也能查到只含一个词的页面,这是那些最佳引
擎的通用策略。
Webcrawler的词组、逻辑和接近操作符的使用类似于AltaVista。Webcrawler不支
持要求/排除的单词的查找,也不支持通配符。
WebCrawler的主要缺点是,它对搜索到的每个条目都不显示文本内容摘要。用户只能
看到网页题目和显示WebCrawler相关性排名的数字。所以,除非网页题目直接描述网页内
容,否则用户只能到这个站点访问,才能得知其网页内容。
在互联网上，中文内容只占约4%，绝大多数是英文内容，所以只有掌握英文搜索才能真正的深入互联网。但是，英文搜索引擎很多，变化也很快，应该用哪个搜索，和怎么搜索呢？今天，我就来介绍几个最有代表性的英文搜索引擎。
Ask （www.ask.com，又名askjeeves）
Ask是一个支持自然提问的搜索引擎，它的数据库里储存了超过1000万个问题的答案，只要你用英文直接输入一个问题，它就会给出问题答案，如果你的问题答案不在它的数据库中，那么它会列出一串跟你的问题类似的问题和含有答案的链接，供你选择。
根据网友们的使用经验，当你遇到一些属于事实型、原理型的问题时，使用Ask是最方便的。例如：“美国历任总统中就任时年纪最轻的是谁？”、“阿富汗的首都叫什么？”、“飞机是哪一年发明的？”、“雪为什么是白的？”、“为什么吃豆子的人爱放屁？”、“恐龙为什么灭绝？”、“后街男孩的网站在哪里？”。你还可以问它各种奇怪的问题，例如：“现在几点了？”、“罗马帝国为什么崩溃？”、“圣诞老人住在哪儿？”，它都会给你答案的。
dmoz（www.dmoz.org，又名ODP）
有的网友不喜欢自己输入英文单词搜索，而是喜欢用鼠标点击分类目录随意浏览，那么我向你推荐dmoz。
dmoz是互联网合作共享精神的结晶，它的4万多名志愿编辑都是各行各业的专业人员，大家走到一起免费制作dmoz，提供给任何个人和组织免费使用。dmoz已经收录了40多万子目录和近300万个网站，是世界上最大的、也是最好的网站分类目录，已经被世界各国400多个网站选做默认搜索引擎。dmoz使用起来非常方便，它提供相关目录使你不容易漏掉其它目录里的的相关内容，它还用一颗小星星推荐各个目录下最好的网站，使初学者不会被太多的网站弄迷途。
另外，任何人都可以申请成为dmoz的搜索引擎编辑，你也可以去申请，尝试一下亲自做搜索引擎编辑的感觉，不过，要被批准可得有点实力才行哦。
Google（www.google.com）
Google是在国外很受欢迎的搜索引擎，界面简洁，以搜索结果的准确性着称，它的网页快照和图片搜索也很有特色。
网页快照就是网页的备份，你在Google搜索的时候，如果发现某条搜索结果点不进去，是死链接，那么只要点击搜索结果旁边的网页快照（Cached），就能看到Google保存的备份网页。
Google还有世界上最大的图片搜索引擎（images.google.com），收集了互联网上3.3亿张图片，如果你想找哪个偶像的照片、想找某个名胜的风景照、想找军事兵器图片、、、只要输入合适的英文单词，很容易找到满意的图片。
search（www.search.com）
search属于元搜索引擎，它收集了800多种专业搜索引擎和数据库，分为商业金融、娱乐、健康医药、新闻媒体、评论、计算机、游戏、国际、寻人、购物、下载、政府、音乐、参考资料、旅行共15个大主题，每个大主题又分许多小主题。
当你进入任何一个主题搜索的时候，它都可以同时搜索这个主题下的多个专业搜索引擎和数据库，然后在一个页面上显示来自不同搜索引擎的搜索结果。
比如进入大主题“新闻媒体”搜索，它把搜索结果分为头条新闻、商业新闻、体育新闻、娱乐新闻、科技新闻、杂志、报纸，如果再进入小主题“科技新闻”搜索，那么它可以同时搜索CNET、PC World、ZDNet、IDG.net、TechWeb这5个着名的科技新闻网站，足够保证你得到最全最新的科技新闻。
好了，每个搜索引擎都有独特的优缺点，不同的需要就应该使用不同的搜索引擎。
如果你搜索英文内容，那么我给你推荐的使用习惯是：上网随便逛逛就用dmoz，平时搜索就用google，有问题就问ask，要做特定的主题搜索就用search.com。
参考资料：http://..com/question/19723305.html?si=7