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《数学之美》读后感范文
【导语】以下是为大家整理的关于《数学之美》读后感范文，仅供大家参考，希望能够帮助到大家！
《数学之美》，一个从事多年工作的谷歌研究员眼中的数学。令我大饱眼福的是，大学里面的数学知识竟能如此广泛运用到了计算机行业中。
在语音识别、翻译，还有密码学领域，有着许多基于概率统计的模型和思想。当然，贝叶斯公式是基础，应用到隐含马尔科夫链模型，神经网络模型。
在搜索中，一些相关性的计算，无不用到了概率的知识。在新闻分类中，用到了一些有关矩阵特征值、相似对角化的
知识。当然，在图像处理方面，矩阵变换可谓是无处不在。另外，在识别方面，有一些通信模型，涉及到了信道、误码率、信息熵。
最近刚开学也没什么事，所以就想随便找几本书看一
下，但别是那种太艰深晦涩的书。8月份一直到现在，吴军写的这本12年5月出版的《数学之美》一直盘踞京东、亚马逊等各大网上商城科技类图书的榜首，当然，还有早些时
候出版的《浪潮之》也排在很靠前的位置。心想市的力量能帮我挑出好吧，于是就从借了一本来，一直到今天晚上把它看完了。
因此想写一点西来、反思一下，反正开完班会也没什么事干。
写在前面的建：如果你不数学的，烈推荐本，网上也可以下到子版，不感上是很不一的。
就不多了，《数学之美》其是一本科普的物，所面向的是接受普通高等教育的人，完全不需要在特定域有很深的造就可以看懂，大概懂一点性代数、概率、合数学、信息、算机算法、模式（然
列了么多，其有些不懂也没关系⋯⋯），所以尤其适合信科的人看。内容大部分是和人工智能、算机相关的，
并非我所学的，但作者比擅将看似复的原理用明的言表达出来，所以可性是很好的。
吴是清大学的，之前任于Google，后来到了，些文章都是表在Google黑板上的，后来了重写，所以网上下的和本内容有所差异。由于吴本人是研究自然言理和音的，所以言模型的
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西可能会多一点，不我得毫不妨碍全数学之美的展⋯⋯感收是挺多的，知上的有一些，但更多是思方式上的。作者了很多例子人明白很多看似复的高科技背后，基本原理其是出乎意料的（当然，必承第一个想到些方法的人是非常了不起
的⋯⋯）。比如高准确率的机器翻，看上去好像是算机能理解各国言，藏在背后的却是很多具有大学理科学的人都非常清楚的模型和概率模型；再比如拼音入法的数学原理，早期的研究主要集中在短平均度，比如曾流行一的五笔入法，而今真正用的入法却是有很多信息冗余、度比的拼音入法，作者从信息和市的角度做了的述；又比如新的自分，多非IT域的人可能会算机可以懂新
并