在此提一个书中提到的例子，非常有意思：两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析，建立了一个相当复杂的抛物线近似模型（因为还要考虑空气阻力之类的原因，所以并非严格抛物线），用于计算球的落点，以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大，而且实际运算也需要时间，大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内，所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源，所以这个方案虽然可行，但不够好。第二组则采访了真正的运动员，听取他们总结自己到底是如何接球的感受，然后他们做了这样一个机器人：这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做，等到比较近了才开始跑动，并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变，后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点；整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球，然后根据视线角度来调整跑动方向？实际上人类就是这么干的，这就是 heuristics 的力量。
相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说，这本书的理论性更强，引用文献也很多而经典，而且与人工智能和机器学习都有交叉，里面也有不少数学内容，全书由十几个章节构成，每个章节都是由不同的作者写的，类似于 paper 一样的，很严谨，也没啥废话，跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。
另外，对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书（以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本），对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的，并不适合于现代社会，所以了解这些思维中的缺点、盲点，对自己成为一个良好的决策者有很大的好处，而且这本身也是一个非常有趣的领域。
统计学习理论与支持向量机
统计学习理论（Statistical Learning Theory，SLT）是一种专门研究有限样本情况下的统计理论[1,2]。该理论针对有限样本统计问题建立了一套新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。V. Vapnik等人从20世纪70年代开始致力于此方面研究，到20世纪90年代中期，随着其理论的不断发展和成熟，也由于神经网络等方法在理论上缺乏实质性进展，统计学习理论开始受到越来越广泛的重视。统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了一个统一的框架。
同时，在统计学习理论基础上发展了一种新的通用预测方法——支持向量机（Support Vector Machines，SVM），已初步表现出很多优于已有方法的性能[3,4]，它能将很多现有方法（比如多项式逼近、径向基函数方法、多层感知器网络）纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题（比如神经网络结构选择问题、局部极值问题等）。SLT和SVM正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并将推动数据挖掘与机器学习理论和技术的重大发展[5]。
参考文献：
1. V. Vapnik. The nature of statistical learning theory. Springer-Verlag, 1995.
2. V. Vapnik. Statistical learning theory. John Wiley and Sons, Inc., 1998.
3. B. E. Boser, I. Guyon, V. Vapnik. A training algorithm for optimal margin classifiers. In: D. Haussler, Editor, Proceedings of the Fifth Annual ACM Workshop of Computational Learning Theory, 144-152, ACM Press, 1992.
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