数学之美吴军电子版 2.0 完整版

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数学之美吴军电子版是吴军所著《数学之美》的PDF电子文档，数学之美吴军PDF完整版即使对不做研究或工程的人来说，也是开卷有益的。当吴军老师如讲故事般地，把复杂的问题以简单的数学形式讲述出来的时候，你会发现，原本深奥的公式是如此亲切和栩栩如生，也让人由此坚信，任何复杂的问题，最终都可以用简单的方式去解决。

学习建立解决智能问题的框架

在面对智能问题时，一般地可以考虑按以下四个步骤求解：

1.将问题转换成数字描述；

2.找到恰当的数学模型（目标函数）；

3.对复杂的数学模型进行简化或近似处理，以便计算；

4.求解目标函数。（对统计模型来说，还要利用数据学习参数）

在今天这个大数据和云计算时代，统计模型往往是解决问题的利器，因为现在我们要解决的问题很多是不确定的。

从信息论的角度讲，统计模型的本质是利用信息来消除或减少不确定性。

此外，摩尔定律的持续作用，让计算能力快速提高的同时，计算成本急剧降低，使得解决统计模型所需要的海量计算成为可能。

可以说，在科技发展的这个时间点，统计+数据+计算=人工智能。以前计算能力不够，统计模型无法得到求解，在当等式左边三要素都齐备之后，人工智能才就此走向了浪潮之巅。

在做事上，首先追求完成，而非完美

许多时候做事失败，不是因为人不够优秀，而是做事的方法不对。

一开始追求大而全的解决方案，之后长时间不能完成，最后不了了之。

在工程上，应该坚持寻找简单有效的解决方案，先帮助用户解决80%的问题，再慢慢解决剩下的20%问题。

这么做至少有两个好处：

1.节约资源。资深工程师往往倾向于低估简单方法的有效性，而完美的方案需要花费大量的资源和时间，但可能最后的提高不多，即性价比不高；

2.简单的方案容易解释每个步骤和方法背后的道理，这样不仅便于出了问题时查错，而且容易找到今后改进的目标。

正确认识道和术

做事情的方法有道和术两种境界，具体的做事方法是术，做事的原理和原则是道。

在术的层面，往往没有捷径可走，必须要通过不断的训练和努力。

道决定了做事结果的上限，很多时候在术的层面再努力，也无法突破这个边界，这个时候就要考虑道是否正确。

对搜索引擎反作弊这件事，在术的层面的解决方案是，找出每个作弊的例子，分析并清除之。

这种方法能解决问题，而且不需要太动脑子，但是工作量巨大，不断会有新的作弊方法出现，难以从个别现象上升到普通规律，即所谓的“头痛医头、脚痛医脚”。

Google从一开始，就认为反作弊实质上是个通信中解决噪音问题，并从加强通信自身的抗干扰能力、过滤噪音两方面入手，从根本上提高了搜索算法的抗作弊能力，达到了事半功倍的效果。

可见追求术的人一辈子工作很辛苦，只有掌握了做事的道才能永远游刃有余。