檢視数学之美的原始碼

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| style="background: #008080" align= center|  '''<big>数学之美</big> '''
 
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[[File:0 (4)3465768909876.jpg|缩略图|居中|[https://pic.baike.soso.com/ugc/baikepic2/49574/20160718043917-507100262.jpg/0  原图链接][https://baike.sogou.com/PicBooklet.v?relateImageGroupIds=&lemmaId=178734523&now=https%3A%2F%2Fpic.baike.soso.com%2Fugc%2Fbaikepic2%2F49574%2F20160718043917-507100262.jpg%2F0&type=1#simple_0  来自搜狗的图片]]]
 
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《数学之美》是人民邮电出版社于2012年5月出版的图书，作者[[吴军]]，2014年再版。书中将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。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，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等。
==基本内容==
定价：45.00元

出版时间：2012-5

装帧：[[平装]]

ISBN：9787115282828	

出版社：[[人民邮电出版社]]

作者：吴军

页数：272

书名：数学之美
==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。

今年，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。
==作者简介==
吴军博士，毕业于清华大学（本科、硕士）和美国约翰·霍普金斯大学（博士）。在清华大学和约翰·霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。曾任腾讯公司主管搜索、在线广告和云计算基础架构的副总裁，在加入腾讯之前，在谷歌工作，2013年离开腾讯，回到谷歌。

吴军博士于2002年加入Google公司。在Google，他和Amit Singhal（Google院士，世界著名搜索专家）、Matt Cutts（Google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Google工程奖。2003年，他和Google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Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google期间，他还领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并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。

吴军博士在国内外发表过数十篇论文，并获得和申请了十余项美国和国际专利。他撰写的《浪潮之巅》一书深受业界的好评。他于2007年起担任风险投资基金中国世纪基金的董事。2011年起，当选为约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事，并在该校的国际事务委员会担任顾问。他是国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人，从2012年起任职工业与信息化部的专家和顾问。
==作品目录==
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　谈谈中文分词

第5章　隐含马尔可夫模

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的索引

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　地图和本地搜索的最基本技术 — 有限状态机和动态规划

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 — 谈谈搜索引擎反作弊问题

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 — 谈谈最大熵模型

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　条件随机场和句法分析

第26章　维特比和他的维特比算法

第27章　再谈文本自动分类问题 — 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

附录

后记

索引<ref>[https://www.jianshu.com/p/37b5c3d3958a   《数学之美》]简书网，2019-04-25</ref>
=='''参考文献'''==
{{Reflist}}

[[Category:011 圖書學]]