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玩转世界的十大公式

玩转世界的十大公式

出版社:中信出版社出版时间:2020-12-01
开本: 32开 页数: 304
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玩转世界的十大公式 版权信息

  • ISBN:9787521752830
  • 条形码:9787521752830 ; 978-7-5217-5283-0
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

玩转世界的十大公式 本书特色

☆《金融时报》专栏作家蒂姆·哈福德、理论物理学家肖恩·卡罗尔推荐
☆《E&T杂志》《泰晤士高等教育》等众多媒体好评
☆给普通人提供决策指导,告诉你如何做出有关感情、辞职甚至是追剧或弃剧的大大小小的决策:我是否应该继续一段亲密关系?我目前的工作是否应该更换?我连续面试三次都不成功,这是我的问题吗?家人深夜不归,出意外的可能性大吗?坐飞机和火车哪个更安全?……
☆这本书彰显了数学在生活中的作用,让你理解数学的真正力量

玩转世界的十大公式 内容简介

坐飞机和坐火车,哪个风险更高?实力相近的两个球队交锋,比如皇马和巴萨,谁更有可能赢得比赛?你正在看一部电视剧,多看到第几集,就应该决定是否弃剧?你在什么情况下应该做出辞职或者结束一段亲密关系的决定?以往,你可能都是凭借直觉、经验或者抛硬币来做出这些决策。但事实上,你也可以用数学公式来“计算”出结果。
这里有暴富公式、爱情公式、辞职公式,甚至有辨别歧视行为的公式。这10个并不复杂的公式将帮助你从数学的角度重新认识我们周围的世界。下一次,当你需要做出一个重要的决定时,你可以使用这些更有把握、更确定的工具帮助你做出判断,而不是随机选择或者跟着感觉走。
运用这10个公式,你将能够计算出买哪个队获胜的概率更大,谁是更有潜力的球员,你的家人深夜不归是否意味着有意外发生,以及社交媒体的成功带给我们哪些启示……

玩转世界的十大公式 目录

第1章 博彩公式:如何预测哪支队伍会在世界杯足球赛中夺冠?如何做出理性的投资决策?你参加工作面试成功的概率只有20%,同样,不要指望次约会就能碰见真命天子,如果你连续34次约会都失败,再花点儿时间反思一下自己也不迟。这个公式并不是要预测未来,而是帮助你用不一样的方式看待世界。
第2章 评价公式:这个世界上总有人给你提供各种各样的建议,他们告诉你如何在工作和家庭中进行权衡,如何保持冷静专注,如何成为一个更好的人,如何挑选理想的工作,如何挑选完美的合作伙伴,如何选择美好的生活……而你需要评价公式从中甄选出z适合你的选项
第3章 置信公式:你将在哪个时间点决定是否结束一段感情关系?你将什么时候确定自己的不适合当前这份工作,应该另谋他职?在就业市场中,本地居民是否比外来居民更具有优势?男性和女性存在性格上的普遍差异吗?男性的大脑与女性的大脑存在明显的差异吗?下一次,当你被贴上看似正确的标签时,不妨提出合理的质疑,而不是潜移默化地被社会定义了。
第4章 技能公式:你应该如何评价一个人的专业技能?梅西是天才吗?C罗是天才吗?他们是如何在数学家的统计工具中脱颖而出的?
第5章 影响力公式:这个公式是一个价值万亿美元产业的基础,是谷歌、亚马逊、脸书、照片墙这些公司互联网业务的核心。它塑造了我们的互联网生活的每个部分,是我们永无止境地渴求关注、痴迷于自身形象、迷恋时尚的原因,是我们追逐名人的动力。
第6章 市场公式:这个公式揭示了金融市场的秘密。你将了解到数学家是如何用市场公式去预测股票和期货市场的走势的。这个经验不仅适用于经济投资,而且也适用于对友谊、关系、工作和业余时间的投资。
第7章 广告公式:随着我们的生活越来越多地呈现在网上,我们可利用的数据也在增长:我们在网上与谁互动、我们喜欢什么、去了哪里、买了什么。在大数据的世界中,我们不再被年龄、性别或出生地定义,而是被反映了我们的一举一动和所思所想的海量数据所定义。广告公式告诉我们,一定数量的偏见是大数据的必然结果。不要因为自己成为相关系数矩阵的一部分而感到沮丧,因为它真实地呈现了你的身份。
第8章 奖励公式:现代人大多数手机不离手,通知、提醒、电子邮件、推送无时无刻不在吸引我们的注意力,它们就像赌场中老虎机的手柄,等待我们一次次拉下。我们的日常生活和工作被不断打扰,并且我们也会产生错觉,以为不拉动手柄就会错过很多精彩时刻。但奖励公式告诉你,要专注于现在,而不是过去。
第9章 学习公式:这个公式是机器学习技术的基础。优兔网站正是通过这个技术在2015年取得了巨大的成功。如果妥善利用,学习公式还有助于优化我们自己的生活,无论你在社交媒体上得到别人的赞赏,还是想提高成绩。
第10章 公式:这个公式代表了普遍真理。十大公式的强大之处在于它们能与现实世界紧密相关,把模型和数据结合起来。离开了数据,公式就缺乏了深刻的内涵。这些公式不会给我们提供“标准答案”,它们只是一堆非常有用的结果,而且是正确的。
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玩转世界的十大公式 作者简介

戴维·森普特,英国曼彻斯特大学数学博士学位毕业,曾为牛津大学皇家学会成员,后进入世界ding尖的瑞典乌普萨拉大学任应用数学教授。曾在《科学》《当代生物》等学术期刊发表论文100多篇,研究范围涉及鱼类的内部结构、蚂蚁的工作原理、机器学习、人工智能等多个学科。

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