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吴军

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出版说明
序言1
序言2
前言
第1章　文字和语言 vs 数字和信息
第2章　自然语言处理 — 从规则到统计
第3章　统计语言模型
第4章　谈谈中文分词
第5章　隐含马尔可夫模
第6章　信息的度量和作用
第7章　贾里尼克和现代语言处理
第8章　简单之美 — 布尔代数和搜索引擎的索引
第9章　图论和网络爬虫
第10章　PageRank — Google的民主表决式网页排名技术
第11章　如何确定网页和查询的相关性
第12章　地图和本地搜索的最基本技术 — 有限状态机和动态规划
第13章　Google AK-47的设计者 — 阿米特 · 辛格博士
第14章　余弦定理和新闻的分类
第15章　矩阵运算和文本处理中的两个分类问题
第16章　信息指纹及其应用
第17章　由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理
第18章　闪光的不一定是金子 — 谈谈搜索引擎反作弊问题
第19章　谈谈数学模型的重要性
第20章　不要把鸡蛋放到一个篮子里 — 谈谈最大熵模型
第21章　拼音输入法的数学原理
第22章　自然语言处理的教父马库斯和他的优秀弟子们
第23章　布隆过滤器
第24章　马尔可夫链的扩展 — 贝叶斯网络
第25章　条件随机场和句法分析
第26章　维特比和他的维特比算法
第27章　再谈文本自动分类问题 — 期望最大化算法
第28章　逻辑回归和搜索广告
第29章　各个击破算法和Google云计算的基础
附录
后记
索引
· · · · · · (收起)

具体描述

几年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。

今年，作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

##数学之美：把生活中遇到的复杂的、摸不着头脑的问题，以简单清晰，直观有效的模型或者公式解答出来。我们可能过于注意生活中的种种现象，以及过于追求理论逻辑的演绎。往往忽略了培养二者之间建立联系的过程，而这，也是大部分问题的主要根源。如何解决这个困难？我想，唯有实践与时间了。

评分☆☆☆☆☆

##好看！名为数学之美，实为信息技术（自然语言处理）中的数学原理（统计语言模型）之美。更深刻地理解了大学所学的线性代数、概率论与数理统计和应该学而没学的随机过程、图论、机器学习的应用意义。原来新闻分类的原理是高中学的余弦定理，地图搜索的动态规划和拼音输入法的最大熵模型，其实也是殊途同归。还有期望最大化算法和迭代，无处不在的逻辑回归。大道至简，读完之后觉得视野和思路都清晰了许多。把简明科普和背景延伸分开，非常人性化的写作，不过相比《浪潮之巅》，作者自吹的口吻略多，白璧微瑕。

评分☆☆☆☆☆

##这书既不数学也不美。讲的是信息论和离散数学的思想在自然语言处理，搜索等领域的应用。作者只是点到为止讲的极为粗浅。不过呢，这书的确开阔了一些视野，所以可以当消遣看看。

评分☆☆☆☆☆

##看了之后提高了技术人员 B 格. 都说「深入浅出」，这本书真的做到了。我这种没文化的人都读懂了。

评分☆☆☆☆☆

##看懂一半，另外一半不明觉厉。

评分☆☆☆☆☆

##一本声名远扬的书，虽然书中有一些错误，但是瑕不掩瑜，读者如果仔细思考应该都可以发现，发现不了的按照错误理解也无关大碍。这本书适合几乎所有人阅读，初学者学些皮毛，从业者可以就每一节都深入挖掘，是一本值得收藏的好书。

评分☆☆☆☆☆

##似乎称为《数学建模之美》或者《自然语言处理之美》更为妥当些。