讀書感受

  這本書是吳軍老師整理，描述Google在搜尋引擎中使用到的部分數學模型及演算法原理，儘管書中包含大量晦澀的數學公式（本人數學專業出身，對很多公式仍然無法快速理解），但依舊能讓沒有相關知識背景的讀者感受在日常生活中不經意間對數學的應用，以及數學模型對現代生活便利的重要意義。
  看到自然語言識別相關的幾個章節，瞭解到自然語言從語法升級到統計模型，為社會進步奉獻一生聰明才智的科學家震撼，多少代了也因此走了數不盡的彎路。在大家都選擇使用文法規則進行語音識別的年代，多少人費盡一生的心血也無法得到顯著的成果，跟他們相比選擇基於統計方式的科學家就幸運的多，現實中的選擇大於努力的例子。
  統計模型剛出現時，其效果跟當時已經被廣泛認可且也有一定成果的規則模型相比，簡直不能相提並論，但只要方向是對的，就終有一天會走出困局，一旦方向錯了，眼前的彩虹終究只是徒勞。
  自然語言處理方向雖然有不少國內的科學家，但大部分都來自國外，雖然希望國內的學者可以靜下心來做研究，但大家都是凡人，所在的社會環境和價值體系都會對個人產生影響，期待國家可以有更多掌握前沿知識的科學家。

個人收穫

1. 對部分演算法的應用有了初步的認識
2. 學習吳軍老師這種寫法，將較深的數學知識作為拓展部分
3. 瞭解了自然語言處理及文字識別的歷史及相關原理和演算法
4. 雖然早知道餘弦在文章相似性中的應用，看到數學公式還是深受震撼
5. 馬太效應在搜尋引擎中的體現（越是搜尋效果好越是使用者多，使用者越多產生的搜尋資料越多，資料越多模型引數越好，引數越好搜尋效果越好）
6. 科學的進步絕非一朝一夕的，需要太多代科學家的專研，現在國內這種大部分人向錢看齊的做法感覺有點浮躁啊，現在清華北大的畢業生挺多去做金融（當然金融工具也在推動社會進步，但金融的基礎得有社會價值），雖然最多還是深造。

個人建議

1. 本書最好有概率論及線性代數相關的數學背景，否則會比較晦澀
2. 如果對搜尋引擎、語音識別及自然語言處理相關原理有興趣，可以看看
3. 如果知識想了解自然語音處理相關的故事，忽略所有數學公式依然可以享受書中內容
4. 如果對演算法和數學模型感興趣，本書深入淺出的解釋值得一讀

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