幾年前,“數學之美”系列文章原刊載於谷歌黑板報,獲得上百萬次點擊,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,甚至餘弦函數原來都如此親切,並且栩栩如生,才發現自然語言和信息處理這麼有趣。 在紙本書的創作中,作者吳軍博士幾乎把所有文章都重寫了一遍,為 ...
幾年前,“數學之美”系列文章原刊載於谷歌黑板報,獲得上百萬次點擊,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,甚至餘弦函數原來都如此親切,並且栩栩如生,才發現自然語言和信息處理這麼有趣。
在紙本書的創作中,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。
第二版增加了針對大數據和機器學習的內容,以便滿足人們對當下技術的學習需求;同時,根據專家和讀者的反饋更正了一些錯漏,並更新了部分內容。
《數學之美》第一版榮獲國家圖書館第八屆文津圖書獎;
入選廣電總局“2014年向全國青少年推薦百種優秀圖書書目”;
榮獲2012-2013年度全行業優秀暢銷書;
《浪潮之巔》、《文明之光》作者吳軍博士最新力作,李開復作序推薦,Google黑板報百萬點擊!
新版增加了大數據和機器學習等最新內容,以滿足人們對當下技術的學習需求;同時,根據專家和讀者的反饋更正了錯漏,並更新了部分內容
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這就是講故事的能力啊,男女老幼,沒人不愛聽故事的,那些世界頂尖人士的坊間八卦,更是吸引人。
不得不說,吳軍《浪潮之巔》和《數學之美》兩本書,深入淺出,寫的很生動,要不是有這兩本書出現,很多人是沒有耐心去瞭解那麼枯燥的背景和故事的。
但是,話風一轉。做產品和做研究根本不是一回事,一群博士整天不出門關著門搞數學模型,怎麼悟出用戶的本質需求?再看看360咔咔搜索,瞬間觸動百度底線,不得不說360還是騰訊乃至整個中國做互聯網的最強的對手,產品非常接地氣,觸動屌絲底線,不能說的更多,他的PC產品轉化能力為證。
騰訊搜搜,那麼多年,輸血那麼多,還沒起來。這是pony不能容忍的,產品沒起來,唯一的結局是撤
作者簡介
吳軍博士,畢業於清華大學和美國約翰•霍普金斯大學,是著名自然語言處理和搜索專家,矽谷風險投資人。獲獎暢銷書《浪潮之巔》及《數學之美》的作者。
吳軍博士是谷歌公司早期員工之一。在谷歌,他和辛格(美國工程院院士,世界著名搜索專家)、Matt Cutts(谷歌反作弊官方發言人)等三位同事一起開創了網路搜索反作弊的研究領域,並因此獲得谷歌工程獎。2003年,他和谷歌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索部門。吳軍博士是當前谷歌中日韓文搜索演算法的主要設計者。在谷歌期間,他還領導了許多研發項目,得到了當時公司首席執行官埃里克•施密特和創始人謝爾蓋•布林的高度評價。
2010年—2012年,他加盟騰訊公司,出任負責搜索和搜索廣告的副總裁,同時擔任國家重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人。2012年回到谷歌,負責開發了被認為是“下一代搜索”的谷歌自動問答系統。同年,他作為創始合伙人共同創立了中關村矽谷風險投資基金(ZPark Venture)。
吳軍博士在國內外發表過數十篇論文,曾獲得全國人機語音智能介面會議的最佳論文獎和Eurospeech的最佳論文獎。他還獲得了十餘項美國和國際專利。
吳軍博士還擔任約翰•霍普金斯大學工學院董事會董事和校國際事務委員會顧問,他也長期擔任中國工業和信息化部的專家顧問。同時,他也是數家投資基金、創業公司的董事和顧問。
目錄
第二版出版說明序言1
序言2
前言
第1 章 文字和語言 vs 數字和信息
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 談談分詞
第5 章 隱含馬爾可夫模型
第6 章 信息的度量和作用
第7 章 賈里尼克和現代語言處理
第8 章 簡單之美 — 布爾代數和搜索引擎
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 有限狀態機和動態規劃 — 地圖與本地
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 矩陣運算和文本處理中的兩個分類問題
第16章 信息指紋及其應用
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 — 談談搜索引擎
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里 — 談談最
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 馬爾可夫鏈的擴展 — 貝葉斯網路
第25章 條件隨機場、文法分析及其他
第26章 維特比和他的維特比演算法
第27章 上帝的演算法 — 期望最大化演算法
第28章 邏輯回歸和搜索廣告
第29章 各個擊破演算法和Google 雲計算的基礎
第30章 Google 大腦和人工神經網路
第31章 大數據的威力——談談數據的重要性
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