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。
在纸本书的创作中，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。
第二版增加了针对大数据和机器学习的内容，以便满足人们对当下技术的学习需求；同时，根据专家和读者的反馈更正了一些错漏，并更新了部分内容。
Author(s): 吴军
Edition: 第2版
Publisher: 人民邮电出版社
Year: 2014
Language: Chinese
Pages: 312
第二版出版说明
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 谈谈分词
第5 章 隐含马尔可夫模型
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
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 有限状态机和动态规划 — 地图与本地
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
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
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、文法分析及其他
第26章 维特比和他的维特比算法
第27章 上帝的算法 — 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
第30章 Google 大脑和人工神经网络
第31章 大数据的威力——谈谈数据的重要性
附录
后记
索引
