数学之美 (第二版)(ISBN:9787115373557)_【pdf epub txt】_吴军_人民邮电出版社_2014-11_简介_作者_书评_论坛_推荐_二手

原创 大脑互联网书籍  2022-03-29 19:11 

一、本书封面

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二、数学之美 (第二版)信息

作者:

吴军

出版社:
人民邮电出版社

出品方:
J-

出版年: 2014-11

页数: 312

定价: 49.00元

装帧: 平装

ISBN: 9787115373557

三、内容简介

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。
《数学之美》第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖;
入选广电总局“2014年向全国青少年推荐百种优秀图书书目”;
荣获2012-20...

四、作者简介

吴军博士,毕业于清华大学和美国约翰•霍普金斯大学,是著名自然语言处理和搜索专家,硅谷风险投资人。获奖畅销书《浪潮之巅》及《数学之美》的作者
吴军博士是谷歌公司早期员工之一。在谷歌,他和辛格(美国工程院院士,世界著名搜索专家)、M C(谷歌反作弊官方发言人)等三位同事一起开创了网络搜索反作弊的研究领域,并因此获得谷歌工程奖。2003年,他和谷歌全球架构的总工程师朱会灿博士等共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前谷歌中日韩文搜索算法的主要设计者。在谷歌期间,他还领导了许多研发项目,得到了当时公司首席执行官埃里克•施密特和创始人谢尔盖•布林的高度评价。
2010年—2012年,他加盟腾讯公司,出任负责搜索和搜索广告的副总裁,同时担任国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人。2012年回到谷歌,负责开发了被认为是“下一代搜索”...

五、目录

第二版出版说明
序言1
序言2
前言
第1 章 文字和语言 数字和信息
第2 章 自然语言处理 — 从规则到统计

六、原文摘录

1. 一个正确的数学模型应当在形式上是简单的.

2. 一个正确的模型一开始可能还不如一个精雕细琢过的错误模型来的准确, 但是, 如果我们认定大方向是对的, 就应该坚持下去.

3. 大量准确的数据对研发很重要.

4. 正确的模型也可能受噪音干扰, 而显得不准确 这时不应该用一种凑合的修正方法来弥补它, 而是要找到噪音的根源, 这也许能通往重大的发现.

9赞
2012-09-24 13:26:19

—— 引自第175页

虽然做事认真的犹太人要求在抄写《圣经》时,要虔诚并且打起十二分精神,尤其是每写到“上帝”(G和L)这个词时要去洗手祈祷,不过抄写错误还是难以避免。
于是犹太人发明了一种类似于我们今天计算机和通信中校验码的方法。他们把每一个希伯来字母对应一个数字,这样每行文字加起来便得到一个特殊的数字,这个数字便成为了这一行的校验码。同样,对于每一列也是这样处理。当犹太学者抄完一页《圣经》时,他们需要把每一行的文字加起来,看看新的校验码是否和原文的相同,然后对每一页进行同样的处理。如果这一页每一行每一列的校验码都和原文完全相同,说明这一页抄写无误。

8赞
2016-07-05 15:57:36

—— 引自第12页

七、短评

得到听的。讲了数学的简单之美和严谨之美。作者希望大家不但能体会到数学之美还能创造出数学之美且从中受益。
通过《大学之路》了解到吴军博士,十分羡慕他的家庭能给子女带来择校前的实地访游机会。不过我当时没有对《数学之美》和《浪潮之巅》产生兴趣,因为他的书籍名称都取得太大,使人没有办法直接通过标题来判断其内容。本书主要介绍Google采用的一些技术,尤其在搜索引擎领域,可见当时自然语言处理就已在业界大显身手,并非AI火爆促使NLP的崛起。比起PHY那些架在空中的知识,我认为业界的技术越来越得我心,因为它能直...
我是因为大数据这一章买了这本书,看了之后发现这本书应该叫:自然语言处理中的数学。如果对搜索引擎技术不感兴趣的,可能会对这本书没那么大兴趣。吴军的文笔是没的说。
高中或者刚刚上大学的时候,最好看看这本书,科普启蒙
非常值得一看的书。印象比较深刻的有三个点,在这里简单写一下:1. 统计(数学)模型可以解决很多问题,比如自然语言处理、癌症治疗等。当然模型重要,大数据也很重要(因为模型早就被提出来,或有人尝试了。但大数据的出现是近十年的事);2. 世界上有很多天才,倘若我们能够多掌握一个类似数学这样的思维工具,我们便可以离天才们更近一步;3. 计算机能解决的问题本质都是数学问题。

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