书山有路第一期：《数学之美》

重磅干货，第一时间送达

最近整理了一下我的书柜，从读研到工作这五年，居然已经买了一大堆技术方面的书。但是市面上的书质量良莠不齐，也买过一些味同嚼蜡纯粹浪费时间的，发现选对书比阅读书更重要。如何选书，我也积累了许多经验，除了感兴趣，还要看作者、译者、出版社、版次、简介、书评等等。

为了避免大家中招，我新开设[书山有路]这个栏目，我将每周向大家推荐1-2本，这些书都是我近两年数据分析之路上，认真看过并觉得非常不错的。除了数据分析、机器学习和深度学习方面比较经典的的，还会向大家介绍一些我觉得非常有趣的书，每本书我都将给出推荐理由。

这里也给大家三条建议

1、贪多嚼不烂，不要同时看太多

曾国藩读书法则“读书不二”，买回来一大推书，很可能翻来翻去很多还是停留在第一章，所以最好还是一本书没看完之前不看第二本。

2、最好看纸质书，不动笔墨不读书

Kindle和iPad虽然方便，但是拿来看书很容易分神,效率很低。纸质书可以在书上写写画画，这样可以有助厘清思考，加深印象。

3、制定读书计划，不要拖拖拉拉

找到自己的高效阅读时间，做好规划，每天读多少，什么时候读，做出一个详细的计划，战线不要拉太长，不要拖拉。

[书山有路]第一期，向大家推荐我读了很多遍的《数学之美》

本书作者吴军博士是著名自然语言处理和搜索专家，他是谷歌公司早期员工之一，开创了网络搜索反作弊的研究领域，还是当前谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。

本书中，吴博士以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用，把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。书中通过具体的例子,比如语言分析、搜索引擎排名、地图导航、云计算、神经网络等概念,学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。

本书豆瓣评分8.9，第二版中新增了机器学习相关内容，喜欢的同学可以直接点击上面购买链接。

感兴趣的同学还可以看看吴军博士其他几本书，都非常不错。

豆瓣评分豆瓣评分9.1，本书系统地介绍了科技工业一百多年AT&T 、IBM 、苹果、英特、微软、思科、雅虎和Google辉煌和衰落的过程。

豆瓣评分9.1，第四版新增了6章内容，探讨硅谷不竭的创新精神究竟源自何处，进一步从工业革命的范式、生产关系的革命等角度深入全面阐述信息产业的规律性。

豆瓣评分8.4，是浪潮之巅的续作，从更高的层次分析硅谷的起源和发展，将硅谷的经验提升到了理论高度，并且解释了为什么只有硅谷真正做到了宽容叛逆、宽容失败、多元文化和拒绝平庸。

豆瓣评分9.0，吴老师用更宏观的视角，从地球诞生到近现代的顺序讲述了人类文明进程的各个阶段，全景式地展现了人类文明发展历程中的多样性。内容涉及人类文明开始、大航海、近代科学兴起、工业革命、原子能应用、音乐、美术、计算机、互联网、金融、硅谷对世界科技发展的启迪、微粒子和宇宙天文学、环境保护等等。

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