Rough Sets

出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Pawlak, Zdzislaw

页数:247

出版时间:1991-10

价格:$ 496.07

装帧:HRD

isbn号码:9780792314721

读后感

他被冠以超现实主义大师的名号，他的作品被称为残破主义，在中国，很多人把他的画看成是“死后的世界”，并广为流传。而之所以称其为死后的世界，是因为这个70多岁的波兰老头儿曾经因车祸而昏迷数月，他告诉别人画里的世界是他昏迷后到过的地方，这位画家的名字叫——Zdzis...

他被冠以超现实主义大师的名号，他的作品被称为残破主义，在中国，很多人把他的画看成是“死后的世界”，并广为流传。而之所以称其为死后的世界，是因为这个70多岁的波兰老头儿曾经因车祸而昏迷数月，他告诉别人画里的世界是他昏迷后到过的地方，这位画家的名字叫——Zdzis...

他被冠以超现实主义大师的名号，他的作品被称为残破主义，在中国，很多人把他的画看成是“死后的世界”，并广为流传。而之所以称其为死后的世界，是因为这个70多岁的波兰老头儿曾经因车祸而昏迷数月，他告诉别人画里的世界是他昏迷后到过的地方，这位画家的名字叫——Zdzis...

他被冠以超现实主义大师的名号，他的作品被称为残破主义，在中国，很多人把他的画看成是“死后的世界”，并广为流传。而之所以称其为死后的世界，是因为这个70多岁的波兰老头儿曾经因车祸而昏迷数月，他告诉别人画里的世界是他昏迷后到过的地方，这位画家的名字叫——Zdzis...

他被冠以超现实主义大师的名号，他的作品被称为残破主义，在中国，很多人把他的画看成是“死后的世界”，并广为流传。而之所以称其为死后的世界，是因为这个70多岁的波兰老头儿曾经因车祸而昏迷数月，他告诉别人画里的世界是他昏迷后到过的地方，这位画家的名字叫——Zdzis...

用户评价

我对《Rough Sets》这本书的评价是，它是一部能够挑战读者思维定势的杰作。我一直认为，要理解数据，就必须拥有最完整、最精确的信息，但这本书告诉我，即使信息是“粗糙”的，也蕴含着丰富的知识。作者通过对“下近似集”和“上近似集”的细致分析，巧妙地将模糊和不确定性融入了集合论的框架。我尤其欣赏书中对“粗糙熵”的探讨，它提供了一种衡量信息不确定性的新方法，这对于理解数据质量和信息冗余具有深远的意义。这本书的独特之处在于，它鼓励我们拥抱信息的“不完美”，并从中提取出最本质的模式。书中关于“特征选择”的章节，我反复阅读了好几遍，它展示了如何利用粗糙集理论来识别对分类任务最有效的属性子集，这对于构建高效的模型至关重要。这本书并非易读，它需要读者具备一定的数学基础和抽象思维能力，但一旦你克服了初期的挑战，你将会收获一个全新的知识体系，并且对信息科学的理解将得到极大的提升。我强烈推荐这本书给那些对数据科学、人工智能、以及信息哲学有深入研究兴趣的读者，它将为你打开一扇通往新世界的大门。

最近沉迷于《Rough Sets》这本书，它带我进入了一个全新的知识领域。我一直对如何从不完整或不精确的数据中提取有价值的信息感到好奇，而粗糙集理论恰恰提供了一种非常优雅的解决方案。书中对“下近似集”和“上近似集”的定义，虽然初听起来有些晦涩，但作者通过对不同类型信息系统的分析，以及对决策表和决策规则的详细推导，让我逐渐领悟了其背后的逻辑。我尤其喜欢书中关于“粗糙性度量”的讨论，它为量化信息的不确定性提供了一个量化的指标，这对于评估模型性能、理解数据噪声都至关重要。这本书给我最大的启发在于，它并没有试图消灭数据的“粗糙”，而是学会了如何与“粗糙”共存，并从中发掘出隐藏的知识。书中引用了大量经典的学术文献，并对不同学者的观点进行了梳理和比较，这让我感受到了作者深厚的学术功底和严谨的研究态度。这本书的阅读过程，更像是一次智力上的探险，我需要不断地去质疑、去思考，去构建自己的理解。虽然有些章节对我来说挑战不小，但我相信，付出这些努力是值得的，因为这本书的内容具有极高的理论价值和实践指导意义。

哇，这本《Rough Sets》绝对是近期读过最“硬核”也最有启发的书了。我之前对“粗糙集”这个概念只是一知半解，觉得它可能跟模糊集差不多，但读完这本书，我才意识到它的独特性和强大的理论基础。作者在开篇就花了大量篇幅来构建理论的基石，从等价关系、划分，到信息系统，层层递进，严丝合缝。最让我惊艳的是，书中对“不可辨识性”和“信息粒度”的探讨。它不像很多其他理论那样追求绝对的精确，而是承认现实世界中信息的不完整和不确定性，并在此基础上发展出了一套分析工具。我尤其欣赏书中关于“约简”的章节，它清晰地阐述了如何从冗余的属性中找出最核心的特征，这对于处理高维、海量数据非常有指导意义。作者用多个不同领域的例子，比如医疗诊断、文本分类等，来展示约简算法的实际应用，让我看到了粗糙集理论的普适性。虽然有些数学公式让我需要反复推敲，但整体上，作者的写作风格是非常扎实的，每一个概念都得到了充分的解释和论证。这本书绝对不是那种翻翻就懂的快餐读物，它更像是一本需要你静下心来，反复研读的学术专著，但一旦你掌握了其中的精髓，你会发现你对数据分析的视角会发生颠覆性的改变。

我最近读完了一本名为《Rough Sets》的书，它彻底改变了我对信息处理的理解。这本书不是那种能让你轻松读完的书，它需要你投入时间和精力去消化，但回报绝对是巨大的。我尤其喜欢它如何深入浅出地解释粗糙集理论的核心概念。作者没有回避数学的严谨性，但同时又用非常直观的比喻和实际案例来阐述。比如，书中关于“下近似集”和“上近似集”的讨论，一开始我有点困惑，但作者接着引入了一个关于客户购买行为的例子，瞬间就清晰了。他详细分析了如何根据已有的购买记录，去预测一个新客户可能感兴趣的产品，并且不仅仅是简单的“可能”，而是用一种更精确的、量化的方式来表达这种可能性。我常常会停下来，反复咀嚼书中的某些段落，思考它在其他领域中的应用。我发现，它不仅仅适用于传统的机器学习任务，在数据挖掘、模式识别，甚至在一些我从未想过的跨学科领域，都有着惊人的潜在价值。这本书最让我印象深刻的是，它鼓励读者主动思考，而不是被动接受。每一个定理、每一个算法的提出，都伴随着对其必要性和局限性的深入剖析，这让我能够更全面地理解粗糙集理论的强大之处以及它需要面对的挑战。我强烈推荐给任何对数据分析、人工智能、甚至信息科学有浓厚兴趣的朋友，但请做好准备，这将是一段需要耐心和投入的旅程。

我手头的这本《Rough Sets》是一本令人惊叹的作品，它对信息处理的洞察力超乎我的想象。我之所以被这本书吸引，是因为它提供了一种与传统统计学和机器学习截然不同的视角来处理不确定性。作者对“依赖性”和“独立性”的定义，以及如何基于这些概念来识别和移除冗余属性，是我在这本书中最受教的部分。书中通过对不同粒度信息系统的分析，展示了粗糙集理论如何在不同抽象层次上理解和处理数据。我特别喜欢书中关于“概念约简”的章节，它让我明白，即使信息不完全，我们仍然可以找到最精炼的规则来刻画事物之间的关系。举例来说，书中关于医疗诊断的案例，是如何利用患者的症状信息来推断疾病，并找出那些最能区分不同疾病的关键症状，这一过程简直是教科书级别的演示。这本书的优点在于它既有理论的深度，又有实践的广度。作者不仅解释了粗糙集理论的数学基础，还提供了大量的算法描述和应用实例，让我能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。这不仅仅是一本关于粗糙集理论的书，更是一本关于如何用更智能的方式理解和利用信息的心得体会。