《數學之美》讀書心得

　　我第一次看到這本書是在兩三年前，當時看的是電子書，雖然沒太仔細看，但是第一次近距離了解到這些互聯網應用背后的數學原理。

　　前段時間，我在同學的桌上看到了《數學之美》的紙質書，就向他借來讀。雖說"書非借不能讀也"，但實際上借了書也沒能好好讀，斷斷續續讀了有一個月才讀完。

　　由于工作背景的緣故，吳軍博士的這本書主要內容集中在語言識別和搜索領域，但這絲毫不妨礙它確實反映了很多共同的道理。我總結了幾點供大家探討。

　　1. 簡單就是美

　　歐拉公式，最美的數據公式之一。

　　雖然在大家的眼里，數學是一門深奧的學科，但是很多數學規律卻能用非常簡單的公式表示出來。我想"簡單卻非常有用"或許就是數學之美的內涵吧。

　　書中作者給了很多"簡單卻非常有用"的例子，比如簡單的布爾代數就是搜索引擎的數學基礎;比如助Google一舉逆襲成為搜索老大pagerank算法就是矩陣乘法迭代結合TF-IDF公式;地圖導航搜索就是簡單的動態規劃;統計語言模型可以輕松解決看似難度、復雜度超高機器翻譯、語音識別。

　　數學的精彩之處就在于簡單的模型可以干大事。從本質上講，數學的思維方法就是抽象與簡化。簡單的模型怎么來?靠的是先抽象，后簡化。對于復雜的問題，往往可以通過抽象，然后用數學模型來描述它。選擇了合理的模型就成功了一半。但是有了模型，往往模型看著簡單，但求解比較困難。這就需要合理假設繼續簡化，或者說通過增加合理的假設條件來簡化計算。以書上提到的馬爾科夫鏈為例，雖然公式的求解非常困難，但是一旦加上適當的假設，問題就一下子簡化了非常多。

　　所以，針對紛繁蕪雜的現實情況，我們一定要能時刻準備著把復雜問題簡單化，一定要做到大膽合理假設，盡可能的簡化問題，抓住其主要矛盾，先用很小的代價解決大部分的問題，剩下的部分再分步解決。

　　2. 透過現象看本質

　　作者說到，技術分為術和道兩種，具體的做事方法是術，做事的原理和原則是道。技術容易學，但也容易落伍，所以追求術的人一輩子工作很辛苦，只有掌握了道的本質和精髓才能永遠游刃有余。真正做好一件事沒有捷徑，需要一萬小時的專業訓練和努力。

　　道是什么?道實際上就是方向，就是判斷。

　　我想有些領導之所以成為優秀的領導，是因為他們掌握了道，反而對具體的術不那么關注。

　　舉個書上的兩個例子，都是關于搜索的：一個例子是搜索的本質是什么?自動下載盡可能多的網頁;建立快速有效的索引;根據相關性對網頁進行公平準確的排序。另一個例子是搜索引擎作弊的本質是什么?是在網頁排名信號中加入了噪聲，因此反作弊的關鍵是去除噪聲。

　　所以，我們在工作的時候，要善于理解事物的原理與本質。要先回答是什么、為什么?最后才是怎么做。再比如，在學習某個軟件或某項技術時，就需要先掌握它的工作原理與工作機制，以便于我們判斷其適用的場景和不適用的場景，而不是先去熟悉怎么用它。

　　3. 循序漸進、逐步演化

　　書上對自然語言處理著墨很多。最初的自然語言處理是基于規則的句法分析，但是一段時間過后，人們發現句法分析的準確率很難提升。正當句法分析派走投無路的時候，統計語言模型出現了，而且越走越順，很快就把句法分析派遠遠拋在了后面。問題就來了，那為什么最開始科學家們不直接研究統計語言模型?答案當然是不能，原因是時機還不成熟，因為統計語言模型所需要基于的大數據量的語言庫還沒有，大規模并行計算的能力還不夠。同樣的，統計語言模型就是最好的嗎?當然是不盡然，科學家們現在開始研究基于深度學習的自然語言處理，相信不久的將來，語言識別、機器翻譯會有另外一個質的飛躍。

　　我們做什么事情都不可能是一蹴而就，一步到位，想畢其功于一役的往往最后的結局都是失敗的。

　　對我們而言，不管是架構規劃也好、系統建設也好、管理工作也好，更是需要找準突破口，循序漸進，逐步演化。當然，我們也不能固步自封、墨守成規。

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