数学之美读后感(共4页).docx

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数学之美读后感范文仅供参考,自行编辑使用数学之美读后感数学之美,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,但最好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巅也排在很靠前的位置。心想市场的力量应该能帮我挑出好书吧,于是就从图书馆借了一本来,一直到今天晚上把它给看完了。因此想写一点东西来总结、反思一下,反正刚开完班会也没什么事干。写在前面的建议:如果

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