吴军谈此书加以总结：学习建立解决智能问题的框架 _数学之美

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第一次看到《数学之美》系列文章是在2008年的黑板报上（当时还没有退出中国）。作者吴军博士当时是研究员，后来担任腾讯副总裁。两年后，他回到负责人工智能项目。现在他创办了一家风险投资公司。可以说，吴军是从学术界到产业界到投资界的顶级专家，在各个领域都有着深厚的造诣。
之所以记得这一系列文章，是因为我一开始是在做机器学习的研究，书中的很多例子都是我在研究过程中遇到的问题。与其他数学书籍相比知易术数学电子书，最难能可贵的是，吴军以通俗易懂的方式解释了抽象深奥的数学方法，给人很大的启发，也让人由衷感叹简单的美和强大的力量数学之美。
此后，邬君将专栏内容编成一本书，出版了两版，每读一次，都有更深的体会。至此，我从方法论和思维方式上对本书进行了总结，为这十年的阅读过程画上了句号。

一、学习构建解决智能问题的框架。面对智能问题，一般考虑以下四个步骤来解决：1.将问题转化为数值描述；2.找到合适的数学模型（目标函数）；3.化简或近似复杂的数学模型进行计算；4.求解目标函数。（对于统计模型，也可以使用数据来学习参数）
在当今大数据和云计算时代，统计模型往往是解决问题的有力工具，因为我们要解决的很多问题都是不确定的。从信息论的角度来看，统计模型的本质是利用信息来消除或减少不确定性。此外，摩尔定律的持续效应在快速提升计算能力的同时大幅降低了计算成本，使得解决统计模型所需的海量计算成为可能。
【吴军谈此书加以总结：学习建立解决智能问题的框架】

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可以说，科技发展到这个地步，统计+数据+计算=人工智能。过去计算能力不足，无法解决统计模型。等式左侧的三个要素全部到位后，人工智能达到了风口浪尖。

二、做事，首先追求完成，而不是完美。很多时候事情失败，不是因为人不够好，而是因为做事的方式不对。一开始是追求一个大而全的方案，后来半天没能完成，最后还是放手了。在工程中，要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%的问题。
这至少有两个好处： 1.节省资源。高级工程师往往会低估简单方法的有效性，完美的解决方案需要大量的资源和时间，但可能无法改善最终的结果，即性价比不高；2.简单的解决方案很容易解释每个步骤和方法背后的推理知易术数学电子书，这样不仅在出现问题时容易发现错误，而且也容易找到未来改进的目标。
三、对道家艺术的正确认识。做事的方法有道和术两个境界。做事的具体方法是蜀，做事的原则和原则是道。在技??术层面，往往没有捷径可走，需要不断的训练和努力。道决定了做事结果的上限。很多时候，无论在艺术层面上再怎么努力，都无法突破这个界限。这时候就要考虑道是否正确。
对于搜索引擎反作弊，技术方案是找出每一个作弊的例子，分析并消除。这种方法可以解决问题，不需要太多的头脑风暴，但工作量巨大，新的作弊方法会不断出现。. 从一开始就认为防作弊本质上是解决通讯中的噪音问题，从加强通讯本身的抗干扰能力和过滤噪音两个方面入手，从根本上提高了防作弊的能力。搜索算法的作弊能力，达到事半功倍的效果。. 可见，追求艺术的人一生都很努力，只有掌握了做事的方式，才能永远踏实。

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