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內容簡介

編輯 幾年前，“數學之美”系列文章原刊載於谷歌黑板報，獲得上百萬次點選，得到讀者高度評價。讀者說，讀了“數學之美”，才發現大學時學的數學知識，比如馬爾可夫鏈、矩陣計算，甚至餘弦函式原來都如此親切，並且栩栩如生，才發現自然語言和資訊處理這麼有趣。 今年，作者吳軍博士幾乎把所有文章都重寫了一遍，為的是把高深的數學原理講得更加通俗易懂，讓非專業讀者也能領略數學的魅力。讀者通過具體的例子學到的是思考問題的方式 —— 如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳出固有思維不斷去思考創新。[1]

作者簡介

編輯 吳軍博士，畢業於清華大學（本科、碩士）和美國約翰·霍普金斯大學（博士）。在清華大學和約翰·霍普金斯大學期間，吳軍博士致力於語音識別、自然語言處理，特別是統計語言模型的研究。他曾獲得1995年全國人機語音智慧介面會議的最佳論文獎和2000年Eurospeech的最佳論文獎。曾任騰訊公司主管搜尋、線上廣告和雲端計算基礎架構的副總裁，在加入騰訊之前，在谷歌工作，2013年離開騰訊，回到谷歌。 吳軍博士於2002年加入Google公司。在Google，他和Amit Singhal（Google院士，世界著名搜尋專家）、Matt Cutts（Google反作弊官方發言人）等三位同事一起開創了網路搜尋反作弊的研究領域，並因此獲得Google工程獎。2003年，他和Google全球架構的總工程師朱會燦博士等共同成立了中日韓文搜尋部門。吳軍博士是當前Google中日韓文搜尋演算法的主要設計者。在Google期間，他還領導了許多研發專案，包括許多與中文相關的產品和自然語言處理的專案，並得到了當時公司執行長埃裡克·施密特和創始人謝爾蓋·布林的高度評價。 吳軍博士在國內外發表過數十篇論文，並獲得和申請了十餘項美國和國際專利。他撰寫的《浪潮之巔》一書深受業界的好評。他於2007年起擔任風險投資基金中國世紀基金的董事。2011年起，當選為約翰·霍普金斯大學工學院董事會董事，並在該校的國際事務委員會擔任顧問。他是國家重大專項“新一代搜尋引擎和瀏覽器”專案的總負責人，從2012年起任職工業與資訊化部的專家和顧問。[1]

作品目錄

編輯 出版說明
　　序言1
　　序言2
　　前言
　　第1章　文字和語言 vs 數字和資訊
　　第2章　自然語言處理 — 從規則到統計
　　第3章　統計語言模型
　　第4章　談談中文分詞
　　第5章　隱含馬爾可夫模
　　第6章　資訊的度量和作用
　　第7章　賈里尼克和現代語言處理
　　第8章　簡單之美 — 布林代數和搜尋引擎的索引
　　第9章　圖論和網路爬蟲
　　第10章　PageRank — Google的民主表決式網頁排名技術
　　第11章　如何確定網頁和查詢的相關性
　　第12章　地圖和本地搜尋的最基本技術 — 有限狀態機和動態規劃
　　第13章　Google AK-47的設計者 — 阿米特 · 辛格博士
　　第14章　餘弦定理和新聞的分類
　　第15章　矩陣運算和文字處理中的兩個分類問題
　　第16章　資訊指紋及其應用
　　第17章　由電視劇《暗算》所想到的 — 談談密碼學的數學原理
　　第18章　閃光的不一定是金子 — 談談搜尋引擎反作弊問題
　　第19章　談談數學模型的重要性
　　第20章　不要把雞蛋放到一個籃子裡 — 談談最大熵模型
　　第21章　拼音輸入法的數學原理
　　第22章　自然語言處理的教父馬庫斯和他的優秀弟子們
　　第23章　布隆過濾器
　　第24章　馬爾可夫鏈的擴充套件 — 貝葉斯網路
　　第25章　條件隨機場和句法分析
　　第26章　維特比和他的維特比演算法
　　第27章　再談文字自動分類問題 — 期望最大化演算法
　　第28章　邏輯迴歸和搜尋廣告
　　第29章　各個擊破演算法和Google雲端計算的基礎
　　附錄
　　後記

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