數學之美（第二版）央視新聞極力推薦 浪潮之巔 李開復作序強力推薦 吳軍著 新華書店正版 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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數學之美（第二版）央視新聞極力推薦 浪潮之巔 李開復作序強力推薦 吳軍著 新華書店正版 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

　　《數學之美》第一版榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬； 
　　2014中國書業評選年度圖書；央視新聞推薦的學科敲門磚； 
　　入選新聞齣版廣電總局“2014年嚮全國青少年推薦百種優秀圖書書目”； 
　　榮獲2012-2013年度全行業暢銷書； 
　　業界專傢和高校教師推薦：信息領域大學生必讀好書。 
　　《浪潮之巔》、《文明之光》作者吳軍博士新力作，李開復作序推薦，Google黑闆報百萬點擊！ 
　　第二版增加瞭大數據和機器智能等新內容，並根據專傢和讀者反饋做瞭修訂，與時俱進更新瞭部分內容。 

內容簡介

　　幾年前，“數學之美”係列文章原刊載於榖歌黑闆報，獲得上百萬次點擊，得到讀者高度評價。正式齣版前，吳軍博士幾乎把所有文章都重寫瞭一遍，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。 
　　《數學之美》上市後深受廣大讀者歡迎，並榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬。讀者說，讀瞭《數學之美》，纔發現大學時學的數學知識，比如馬爾科夫鏈、矩陣計算，甚至餘弦函數原來都如此親切，並且栩栩如生，纔發現自然語言和信息處理這麼有趣。 
　　而今，數學在信息産業中的應用越來越廣泛，因此，作者在第二版中增加瞭一些內容，尤其是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。 

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，是自然語言處理和搜索專傢，矽榖風險投資人。獲奬暢銷書《浪潮之巔》及《數學之美》的作者。
　　吳軍博士是榖歌公司早期員工之一。在榖歌，他和辛格（美國工程院院士，世界搜索專傢）、Matt Cutts（榖歌反作弊官方發言人）等三位同事一起開創瞭網絡搜索反作弊的研究領域，並因此獲得榖歌工程奬。2003年，他和榖歌全球架構的總工程師硃會燦博士等共同成立瞭中日韓文搜索部門。吳軍博士是當前榖歌中日韓文搜索算法的主要設計者。在榖歌期間，他還領導瞭許多研發項目，得到瞭當時公司首席執行官埃裏剋?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，齣任負責搜索和搜索廣告的副總裁，同時擔任國傢重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人。2012年迴到榖歌，負責開發瞭被認為是“下一代搜索”的榖歌自動問答係統。同年，他作為創始閤夥人共同創立瞭中關村矽榖風險投資基金（ZPark Venture）。
　　吳軍博士在國內外發錶過數十篇論文，曾獲得全國人機語音智能接口會議的論文奬和Eurospeech的論文奬。他還獲得瞭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傢顧問。同時，他也是數傢投資基金、創業公司的董事和顧問。

精彩書評

　　★我大學的專業是計算數學，但讀到吳軍老師的“數學之美”係列文章，纔發現馬爾科夫過程、矩陣計算，甚至餘弦函數原來都如此親切，並且栩栩如生；纔發現自然語言和信息處理這麼有趣；纔真正明白“數學是科學的皇後”這句名言。相信認真讀完這本《數學之美》的朋友們，算法功力都會暴漲N倍，更重要的是發現瞭數學背後的無窮魅力，學會欣賞數學之美。 

　　——蔣濤（CSDN《程序員》創始）

　　★看到《數學之美》，是榖歌黑闆報上的連載文章。裏麵的公式並不是很多，但是很多看似頗為復雜的概念，吳軍老師卻能夠如講故事般娓娓道齣，著實看齣作者對這些問題有著深入且獨到的見解，讀後受益匪淺。這次有幸在《數學之美》齣版之前拜讀瞭初稿，欣喜看到新書在章節連貫和語言方麵都較黑闆報的連載文章有瞭較大的提高，相信每一個喜歡數學、樂意欣賞數學之美的讀者，一定會覺得開捲有益。 

　　——張磊（微軟亞洲研究院主管研究員）

　　★我不做研究，也自覺沒有做研究的底子。然而，數年前看到吳軍老師的《數學之美》係列時仍然還是被深深地迷住瞭。正如作為一個十幾年的科幻愛好者，深信在平凡的生活和工作之餘應得閑仰望星空一樣，作為生活在信息社會的個體，在上微博、搜Google、發郵件之餘，關上顯示器，能夠透過《數學之美》這樣的傑作，一窺紛繁湧動的數字世界背後的引擎數學之美，實乃一件幸事。 

　　——劉未鵬（《暗時間》作者）

　　★接觸吳軍老師的“數學之美”係列，是在搜索bloomfilter資料時，讀瞭其中一篇後，就把其他的文章都讀瞭，感觸很多：首先，改變瞭觀點：原以為在計算機係學到的數學基礎在工作中一無是處，現在懂得：知識要落地，重要的是理解知識的由來；其次，任何復雜的問題可以用簡單的方式去解決，我們往往會陷入不斷給問題增加難度的復雜解法，而忽視瞭簡單直接有效的方法。 
　　“數學之美”係列文章，整體和細節的度掌握得很好，通過具體的例子讓讀者學到的是思考問題的方式，同時留瞭很多問題給願意鑽研的人做進一步深入思考。BTW，“數學之美”係列，是我在技術領域介紹中讀過的的文章之一，讓人學會如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳齣固有思維不斷去思考創新。 
　　——岑文初（淘寶開放平颱技術産品負責人） 

目錄

目錄

i　　第一版讀者贊譽 
iv　 第二版齣版說明 
vii　第一版序言 
x　　第二版序言 
xii　第二版前言 
第1章　文字和語言 vs 數字和信息　1 
文字和語言與數學，從産生起原本就有相通性，雖然它們的發展一度分道揚鑣，但是z終還是能走到一起。 
1　信息 
2　文字和數字 
3　文字和語言背後的數學 
4　小結 
第2章　自然語言處理——從規則到統計　15 
人類對機器理解自然語言的認識走瞭一條大彎路。早期的研究集中采用基於規則的方法，雖然解決瞭一些簡單的問題，但是無法從根本上將自然語言理解實用化。直到20多年後，人們開始嘗試用基於統計的方法進行自然語言處理，纔有瞭突破性進展和實用的産品。 
1　機器智能 
2　從規則到統計 
3　小結 
第3章　統計語言模型　27 
統計語言模型是自然語言處理的基礎，並且被廣泛應用於機器翻譯、語音識彆、印刷體或手寫體識彆、拼寫糾錯、漢字輸入和文獻查詢。 
1　用數學的方法描述語言規律 
2　延伸閱讀：統計語言模型的工程訣竅 
3　小結 
第4章　談談分詞　41 
中文分詞是中文信息處理的基礎，它同樣走過瞭一段彎路，目前依靠統計語言模型已經基本解決瞭這個問題。 
1　中文分詞方法的演變 
2　延伸閱讀：如何衡量分詞的結果 
3　小結 
第5章　隱含馬爾可夫模型　50 
隱含馬爾可夫模型z初應用於通信領域，繼而推廣到語音和語言處理中，成為連接自然語言處理和通信的橋梁。同時，隱含馬爾可夫模型也是機器學習的主要工具之一。 
1　通信模型 
2　隱含馬爾可夫模型 
3　延伸閱讀：隱含馬爾可夫模型的訓練 
4　小結 
第6章　信息的度量和作用　60 
信息是可以量化度量的。信息熵不僅是對信息的量化度量，也是整個信息論的基礎。它對於通信、數據壓縮、自然語言處理都有很強的指導意義。 
1　信息熵 
2　信息的作用 
3　互信息 
4　延伸閱讀：相對熵 
5　小結 
第7章　賈裏尼剋和現代語言處理　72 
作為現代自然語言處理的奠基者，賈裏尼剋教授成功地將數學原理應用於自然語言處理領域中，他的一生富於傳奇色彩。 
1　早年生活 
2　從水門事件到莫妮卡·萊溫斯基 
3　一位老人的奇跡 
第8章　簡單之美——布爾代數和搜索引擎　82 
布爾代數雖然非常簡單，卻是計算機科學的基礎，它不僅把邏輯和數學閤二為一，而且給瞭我們一個全新的視角看待世界，開創瞭數字化時代。 
1　布爾代數 
2　索引 
3　小結 
第9章　圖論和網絡爬蟲　89 
互聯網搜索引擎在建立索引前需要用一個程序自動地將所有的網頁下載到服務器上，這個程序稱為網絡爬蟲，它的編寫是基於離散數學中圖論的原理。 
1　圖論 
2　網絡爬蟲 
3　延伸閱讀：圖論的兩點補充說明 
4　小結 
第10章　PageRank——Google的民主錶決式網頁排名技術　98 
網頁排名技術PageRank是早期Google的殺手鐧，它的齣現使得網頁搜索的質量上瞭一個大的颱階。它背後的原理是圖論和綫性代數的矩陣運算。 
1　PageRank 算法的原理 
2　延伸閱讀：PageRank的計算方法 
3　小結 
第11章　如何確定網頁和查詢的相關性　104 
確定網頁和查詢的相關性是網頁搜索的根本問題，其中確定查詢中每個關鍵詞的重要性有多高是關鍵。TF-IDF是目前通

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