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
##和真正纯数学没什么关系，主要是学科交叉，以及一些简洁漂亮的数学（统计学）原理。可以算深入浅出了，很多是专业课老师讲不出的。此书印刷（也许是）错误不少，自行纠正。
评分##其实不仅仅是数学，还有自然语言处理，以及集体智慧编程，机器学习等的通识性知识科普，学到了蛮多的。
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##多年前在Google黑板报上看过。
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##看到各位nlp大佬的事迹，我就像霸王别姬里的小癞子一样：他们怎么成的角儿啊？得挨多少打呀？我什么时候才能成角儿啊？
评分##和真正纯数学没什么关系，主要是学科交叉，以及一些简洁漂亮的数学（统计学）原理。可以算深入浅出了，很多是专业课老师讲不出的。此书印刷（也许是）错误不少，自行纠正。
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##数学美不美取决于小学数学老师凶不凶
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