具体描述
作者简介
黄莉婷（Annalyn Ng），高级数据分析师，剑桥大学心理测量中心硕士，曾受邀在迪士尼研究中心研究客户行为科学，并通过数据挖掘技术帮助三星和雅虎等公司制定营销和人员招聘等方面的策略。
苏川集（Kenneth Soo），斯坦福大学统计学硕士，华威大学高材生，曾从事网络随机故障下应用程序的双目标稳健优化研究，善于用通俗的语言介绍数据科学。
目录信息
读后感
这本书是简单介绍机器算法的一些方式，读完之后，会对简单的机器学习的基础的理论有一定的理解，但是他没有生涩的语言，也不讲具体的工具，只是讲了概念，所以作为入门还是有可读性的。 我印象比较深刻的，主要是对于分类，它有很多很多种方法，主要是通过不同的维度，距离，或...
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评分这本书是简单介绍机器算法的一些方式，读完之后，会对简单的机器学习的基础的理论有一定的理解，但是他没有生涩的语言，也不讲具体的工具，只是讲了概念，所以作为入门还是有可读性的。 我印象比较深刻的，主要是对于分类，它有很多很多种方法，主要是通过不同的维度，距离，或...
用户评价
这本《Numsense!》的书，说实话，我拿到手的时候是带着点怀疑的。我一直以为数学这东西，要么是枯燥的公式堆砌，要么就是高深的理论，跟我的日常生活八竿子打不着。但这本书彻底颠覆了我的看法。它不是那种教科书式的讲解，更像是一个经验丰富的向导，带着你穿梭在数字世界的奇妙角落。作者的叙事方式非常接地气，他总能找到一个我们日常生活中都能接触到的例子，然后像剥洋葱一样，一层层地揭示出其中蕴含的数学原理。比如，讲概率的时候，他没有直接抛出复杂的公式，而是通过描述一场街角的篮球赛，分析球员投篮的命中率，让我们直观地感受到“随机性”背后的逻辑。阅读的过程非常流畅，甚至有点像在听一位睿智的朋友聊天，你会不自觉地被他的思路所吸引，并且开始留意身边那些被我们忽略的数字现象。这本书的厉害之处就在于，它不只是告诉你“是什么”，更重要的是让你理解“为什么是这样”，这种由内而外的理解，比死记硬背知识点要深刻得多，让我对“数感”这个概念有了全新的认识。
评分这本书带给我的最深远的影响，是彻底改变了我看待“错误”和“不确定”的态度。在很多传统的学习体验中，犯错似乎是需要被惩罚的，而现实世界总是被要求“精确”。但《Numsense!》却一直在强调，生活和科学的进步，往往源于对不确定性的管理和对误差的容忍。作者用贝叶斯统计的思维方式，教会我们如何根据新的信息不断修正旧的信念，这在信息爆炸的当下显得尤为重要。阅读过程中，我仿佛经历了一次“思维的重塑”，从追求确定性的僵硬思维，转变为拥抱概率性、更加灵活和适应性强的认知模式。这本书的文字充满了激情和智慧，它不是在教你如何计算，而是在教你如何像一个真正有“数感”的人那样去思考问题、理解世界运行的底层逻辑。它让我感到自己不仅吸收了知识，更重要的是，我的“思考方式”得到了升级。
评分翻开这本书的时候，我立马被它那种充满活力的排版吸引住了。这不是那种黑白分明、让人望而生畏的数学书，它的配图设计得非常巧妙，既有帮助理解的图表，也有激发思考的视觉元素。我特别喜欢作者在论证一些复杂概念时所采取的“类比推理”手法。他似乎有一肚子生活中的小故事，总能在最恰当的时候抛出一个恰到好处的比喻。比如在讲解微积分的极限思想时，他没有直接引入$epsilon-delta$的定义，而是用一个追逐游戏来比喻，一个跑得快，一个跑得慢，他们之间的距离会无限趋近于零，但永远不会真正消失。这种画面感极强的描述，让原本抽象的数学概念变得触手可及。读完某个章节后，我常常会停下来，看着窗外，试图在现实世界中找到与之对应的实例，这种主动探索的过程极大地提高了我的学习兴趣和记忆深度。可以说，这本书成功地将“学习”变成了一种“有趣的探索”。
评分坦白说，我一开始是有点担心，怕这本书的难度会把我劝退。毕竟市面上很多声称“面向大众”的科普书，要么是过于肤浅，讲点皮毛就收尾了，要么就是中途突然拔高，让人抓不住头绪。然而，《Numsense!》在这方面做得非常平衡。它用一种渐进式的方法，先用直观的例子建立起对问题的基本直觉，然后再循序渐进地引入必要的数学语言。对于那些稍微需要深入思考的部分，作者会非常贴心地设置“思考站”或者“拓展阅读”的引导，让你可以在自己的认知水平上进行选择。我尤其欣赏作者在讨论现代数据科学中的算法偏见时所展现出的批判性思维。他没有回避数学工具的双刃剑性质，而是提醒读者，即便是最精密的计算，其结果的公平性也取决于输入的数据和最初设定的目标函数。这种严谨而又富有责任感的态度，让这本书的价值远远超越了单纯的知识传授。
评分这本书的结构安排非常精妙，它并不是按照传统的数学分支（代数、几何、分析）来划分的，而是围绕着“决策与不确定性”这个核心主题展开的。这种主题驱动的叙事方式，让我始终能抓住重点，也更清楚地知道我为什么要学习这些内容。我感觉作者像是站在一个全局的高度，俯瞰着整个数学的“生态系统”，然后挑选出那些对日常生活和现代科技影响最深远的“关键节点”进行深入剖析。例如，它对“博弈论”的讲解，不是停留在零和博弈的表面，而是深入到复杂的囚徒困境以及纳什均衡的实际应用，甚至涉及到网络社交中的信息传播模型。这种跨学科的融合，让我的思维边界被极大地拓宽了。看完这本书，我不再仅仅把数学看作是一门孤立的学科，而是理解了它作为一种强大的“思维工具”是如何渗透到经济学、心理学乃至艺术创作中的。
评分介绍了10大数据分析算法，简明易懂（第一本在豆瓣上第一个读/标记的书 lol）
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