skyworlds的评论
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评Reductionism in Art and Brain Science
选这本书读的人几乎不可能不知道作者的专业背景，诺奖得主，目前已将近90高龄了。老爷子这本书的文字并不多，主要叙述内容去掉大量彩图大致才100多页，分别科普了基础视觉神经机制和抽象主义艺术形式，就线条、色彩和光影三方面进行了解释，其中包括作者深耕的记忆与学习过程。抽象画派的创新将视感觉自下而上通路处理简化，释放视知觉自上而下通路处理的更大可能性。鉴于三点给出四星：良好扩展读物，但还没有到普遍意义上的必读程度，也许是对脑科学感兴趣的艺术爱好者的必读选择吧；科普和理清思路用极佳，但要说什么眼前一亮、发人深省、拍案叫绝的东西，并没有，可能这是我个人的偏见；太多东西还可以深挖，虽然也许针对具体读者群而言没有必要，但我对还原主义的深意、符号联结具身等不同学派取向、相关认知功能障碍影响等等等等的兴趣大大。
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评The Sense of Style
想必读此书的人都多少知道作者作为语言学家的大名，于是或许以为这书与过去的那些写作指南一样充斥着学究气息，作者的工作就是把学究气规规矩矩塞入固定的模式框架中：某某某得这样用，不能那样用……的确，例如我之前读过的《Grammatically Correct》便是这样的风格，想来大部分写作指导书亦应如此。然而，这本书好就好在跳脱了同类型书籍的死板，在一开始就指出过去那些写作书，包括是被大家公认为神书的《The Elements of Style》，都有很大的局限性，好比对语言的发展本质欠缺考虑，又好比立下一大批规则，使得人们在写作实践中只知道无脑遵循，毫无灵活性可言，实际上规则完全可以打破，只是需要足够的理由和强大的独立思考能力。作者正是要告诉我们，比任何写作指南都更为重要的是自主深入的思考过程。
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评The Gene
在心理学的学习过程中，迟早会出现要不要重视生理学知识，重视到什么程度等之类的问题，初学者很有可能在阅读了普心和一些强调非生理的抽象概念（如心理咨询、知觉、人格等内容）入门书后认为没必要了解生理基础，然而这就是步入“空对空”陷阱的开始，也就是脱离生物物质基础去谈各种功能现象的错误。一切心理现象都建立在相应生理机制之上，虽然我们必须分清两者是不同层面的统一体，不能将前者简单还原成后者，但是亦不可分割两者，而且对于后者的理解只会更有帮助，而不是阻碍。基因遗传学对心理学中的很多重大问题有巨大意义，比如具有遗传性的认知障碍成因与对应策略。这本书介绍了基因的伊始到2015年间的历史，对生物学基础缺缺的读者完全友好，并在最后一章的最后做了较好的总结，对于批驳基因决定论、简单还原论等错误思想进行了有力科普。
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评量子之谜
量子力学很神奇，但是也很危险。作为打破经典物理的“魔鬼”，量子力学不但可能被利用成商业炒作利器，还可能直接被用来骗财，甚至是成为新兴邪教的幌子，各种顶着量子力学名号招摇撞骗的行径无非是仗着普通人对其真实内容的一无所知或一知半解，虽然正确解读量子力学的科普图书和纪录片并不少见，可有多少人能沉下心去好好了解呢？这本书是值得推荐的入门读物，作者是正儿八经的物理学教授，其作品兼具简单易懂和专业性，光的干涉现象与粒子属性揭示不可调和之矛盾、薛定谔的猫所带来的思想实验谜题、人的意识这种非物质对象居然对外在物理实在体直接造成影响的量子之谜，这些令人迷惑的话题如何放在现代科学框架内理解呢？现在，量子计算机不再遥远，量子认知成为一种研究方向，更不用提渗透到各社会学科中的量子概念，读了这本再去找更专业的材料吧。
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评Learning From Data
本书是一门机器学习的MOOC的台湾老师参与编写的教材，作为该领域的入门读物是相当优秀。不像其它机器学习的砖头式书籍那样动不动就上千页，此书才200页，当然这也意味着其内容的深度有限。的确，书中以理论介绍为主，所涉及的面并不够穷尽，很多点也就蜻蜓点水一下。可是基础的东西在书中着实解释的不错，也就是说这是很好的入门书。现在机器学习领域发展太快，知识更新频率太高，可最基础的东西不会改变太多，所以这本书在很长时间内都是值得购买一读的。我就从美国亚马逊上买了本直接寄回国。最后吐槽一点，这种计算机技术的书在这个年代居然没有电子版，不明白作者不授权电子版的原因到底是什么？这领域的人本应该都比较欢迎出版物电子化的吧……
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评Introduction to Semi-Supervised Learning
说实话，介绍计算机算法的书很难评论，尤其是对于身处算法领域外的人而言，但是作为应用实践者，在茫茫多的算法书中指摘出自己的心仪之作仍不失为一种浪（强）漫（迫）感（症）。倘若你有机会了解一下机器学习的基础信息，会发现算法实现主要分为监督、无监督和强化三种学习范式，而近年来多位专业大牛则纷纷强调后两者。相比之下，半监督学习有点悲摧，虽然顶着“人类学习机制的最大可能性”这类帽子，可最为缺少关爱的样子，也许是由于其实现难度往往取决于监督或无监督的进展（也就是在这两者基础上改成半监督）。在为数不多的半监督学习相关书籍中，这本书的质量可算是上乘，全彩图，一共才130页，每一个具体算法配一个正面例子，加上许多的负面例子，将“算法表现取决于分析者对数据信息本质作出的假设与算法本身的匹配程度”的道理说了个明白。