发掘数学快乐：深层次数学要素

先说书的观感：印刷精致，纸质考究，拿在手里很有份量。加上彩色印刷配图很漂亮，让人很愿意读。

再说阅读难度：图文结合，配有视频，容易理解。读起来不难，如果结合代码重现书中讲的内容，我想一定受益匪浅。

最后是对内容的评价：讲解视频已经看完，目前书已经读完90%。很多代码自己手动重现过，收获很多很多很多！非常喜欢，优点很多，墙裂推荐！

下边我先把想到的几个优点列一列：

1. 开篇使用本书说明很有用，直接去看视频就好。讲授了一套学习方法，我认为很好，现在已经形成我对这本书的学习习惯。 2. 我以前也用Python，也东一块西一块记了不少学习笔记，在这里学会了使用jupyternotebook，边学边注释或者markdown记笔记，存档，使得我的学习非常条理。 3. 几何视角呈现，把复杂的数学公式或者道理用浅显易懂的语言讲解清楚，再配上几何可视化的图像帮助理解，简直完美。 4. 代码及可视化：如果能自己再用Python或matlab重现一遍那些可视化图形，非常有成就感。不仅锻炼了自己写代码的能力，还加深了对知识点的印象。另外一方面，良好的代码能力是后续机器学习的基础。 5. 知识的关联性：高数、线代、统计概率，这些都是各自一块，虽然学过但是总感觉有一条条沟壑在这几门学科直接，再加上对机器学习方法的缺乏，就会很容易卡壳。很多算法、术语（二叉树、蚁群、贝叶斯、卷积神经网络等等）完全是听天书好嘛(；一_一)，自己摸爬滚打这几年，才发现这些东西背后都是数学。所以，以这种平滑的学习方式一步步逼近机器学习，实在是一种舒适又快乐的方法。这也是我心中的一个信念，总有一天，我要打通任督二脉，把数学、矩阵、概率统计和机器学习结合起来，然后应用到我的专业里去。 6. 每天有空了，打开视频看一看听一听，会很充实，觉得时间没有虚度。另一方面，也在获取知识的同时收货了一些满足感和成就感，我称之为“深层次的快乐”！