AI导读
核心看点
- 系统梳理从选题到发表的全流程
- 详解格雷准则与棋盘法选题技巧
- 揭示研究者思维与导师期望真相
适合谁读
- 计算机及相关理工科硕博研究生
- 初入科研领域的新手与年轻导师
- 渴望掌握学术研究方法论的读者
读前提醒
- 内容偏CS领域，社科读者需甄别
- 翻译痕迹明显，部分表述较口语化
- 建议结合实践，重点学习选题方法
读者共识
- 适合新手建立科研宏观认知框架
- 棋盘法找创新点被读者广泛认可
- 老手可能觉得内容浅显属常识范畴
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "Student A is a Ph.D. candidate whose strength is academic research and whose career dream is a professorship in a university in the US or Canada. He published a good number of papers in competitive conferences and reputable jour- nals, and got his Ph.D. in 4 years. He then became a post-doctoral fel"
- "Good research should 1. have clear benefit 2. be simple to state 3. have no obvious solution 4. have a criterion where progress and solutions are testable, and where it is possible to break the larger problem down into smaller steps, so that one can see intermediate progress after each step"
- "Step 1: Find a novel and potenially high-impact problem to slove based on the high-level criteria on choosing a good problem. Step 2: Find a candidate soluion. You then formulate a hypothesis as a (problem,solution) pair. Each hypothesis states that the solution can indeed solve the problem. Step 3:"
- "最多花一两个小时的时间阅读一片10页左右的论文 阅读理解论文的主要思想和解决方案不应该占据多余30%的时间"
- "批判性思考：这篇文章有什么错误或不合理的地方？ 创造性思考：还有其他不同的解决方法吗？ 阅读研究论文，要学会“少读多想” 有时也有必要亲手实现所读论文中提到的方法"
- "不推荐从“未来展望”寻找研究的新点子 少读多想+头脑风暴：请一名同学阅读一篇新发表的论文，其他人不读。在组会上该同学先讲述论文中的研究问题。剩下的留给头脑风暴。如，换做你，你会采用什么方法来解决这个问题。然后该同学继续讲一点作者的方法，大家继续头脑风暴 在做研究的过程中，要尽量避免明显的推导式扩展 找到一个新的问题并解决之，比找到一个较小的、对已有解决方案的改动要好的多。"
- "1. 为自己确立一个具体的研究问题: The Matrix Method 棋盘法 2. 寻求问题的解决方案: The Matrix Method 棋盘法 3. 论证研究假设正确与否: 纯理论方法；实验型研究 4. 循环，退回到第二步，或暂时完成"
- "一个好的研究问题应该具备以下几个条件： - 明显的益处； - 描述简单； - 尚不具有明确的解法； - 解决方案具备可测试性，大问题可以拆分成多个子问题，能观察到每个子问题的进程。 - 要确保研究中数据获取的可靠性以及足够的数量"
作者简介
凌晓峰，加拿大西安大略大学教授。1985年毕业于上海交通大学计算机系，获得学士学位。于1987年和1989年先后获得宾夕法尼亚大学计算机系硕士学位和博士学位。他在数据挖掘和机器学习，网络应用，商务，医疗保健，生物信息等多个领域均有所建树，其研究兴趣包括搜索引擎和信息检索相关的机器学习算法，半监督学习（主动学习，协同训练），成本敏感学习，贝叶斯学习，数据挖掘以及相关应用。他已发表了120多篇同行评审的会议和期刊论文。
杨强，华为公司诺亚方舟实验室主任，香港科技大学计算机与工程系教授。
目录
用户评论
画格子然后叠加，这是在哪里都屡试不爽的办法。
#研究森的自我修养# 计算机科学领域（特别是数据挖掘和机器学习方向）的科研方法论，值得所有CS硕/博士一读。回答了“研究者做什么”，“怎样成为一名研究者”，“导师对于你的期望”等攻读学位期间的核心问题。站在硕博生涯的交界处，这本书纠正了我不少错误的观念，既是总结也是前导。
插播花絮一则：前几天有机缘见到了作者之一并且要到了签名，满悦:)
老谭推荐的时候感觉很不错 仔细读了一下 实际上能用到的并不多 勉强及格分吧
我菜爆了
:G304
作者之一的杨强教授曾经在1989到1995年在我们学校任教，另一位凌晓峰教授在不远的西安大略大学任教。这是学校推荐每个研究生都读的一本书，推荐的是英文版，但我发现两位作者都是中国人之后，想着中文版应该更加可以表达作者想法，于是托人从国内带来了中文版的实体书。这本书断断续续的读了很多年，几乎都是在到达了相应的阶段才开始读那个阶段的内容，然后各种后悔怎么没有早一点读，走了不少弯路、错过了很多好的时机。办公室同事也读了这本书，后来我问她读的怎么样，她说弃了，因为越读越焦虑。这本书推荐给每一位想要读研读博的人，可以对大概的科研生活和方法有一个很好的了解。尤其是理科计算机的学生，可以更好的理解书中的实例。书中结尾一句话很棒：“有了正确的方向、决心和方法，每个人都可成为科学家。”
抖个机灵：本书对理工类学科研究具备较大参考价值。
讲的都是大实话，写的都是真干货
内容其实写的非常好，但是标题取的太鸡汤了
需求导向式阅读是我需要掌握的。一直以来都是感兴趣的一通乱读，导致各个专业都能扯两句，但却没有一个深入研究的课题。
Z-Library
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