數學之美 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
吳軍博士，現任騰訊公司主管搜索、在綫廣告和雲計算基礎架構的副總裁，畢業於清華大學（本科、碩士）和美國約翰·霍普金斯大學（博士）。在清華大學和約翰·霍普金斯大學期間，吳軍博士緻力於語音識彆、自然語言處理，特彆是統計語言模型的研究。他曾獲得1995年全國人機語音智能接口會議的最佳論文奬和2000年Eurospeech的最佳論文奬。
吳軍博士於2002年加入Google公司。在Google，他和Amit Singhal（Google院士，世界著名搜索專傢）、Matt Cutts（Google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Google工程奬。2003年，他和Google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Google中日韓文搜索算法的主要設計者。在Google期間，他還領導瞭許多研發項目，包括許多與中文相關的産品和自然語言處理的項目，並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。
吳軍博士在國內外發錶過數十篇論文，並獲得和申請瞭十餘項美國和國際專利。他撰寫的《浪潮之巔》一書深受業界的好評。他於2007年起擔任風險投資基金中國世紀基金的董事。2011年起，當選為約翰·霍普金斯大學工學院董事會董事，並在該校的國際事務委員會擔任顧問。他是國傢重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人，從2012年起任職工業與信息化部的專傢和顧問。
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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。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，纔發現自然語言和信息處理這麼有趣。
今年，作者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。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，如何跳齣固有思維不斷去思考創新。
具體描述
讀後感
利用周一到周三的出差时间，在火车上将《数学之美》这本书看完了。这是我第一次这么高效率的看完一本非小说书籍，因为上周开始在读《如何高效阅读》，想磨磨刀，把耽误的砍柴功给补回来，手头实在太多的书债欠在那了。所谓买书如山倒，读书如抽丝，长此以往，这债是还不了了。...
評分进入自然语言这个领域才一年多，大学和硕士都学得计算机软件，数学基础不是很好，所以在进入这个领域的这一年来，常常纠结于一些模型。 从贝叶斯，N-Gram，马尔科夫，隐马尔科夫，最大熵，条件随机场等等。其间也试着自己写了代码，实现部分模型的训练和解码，深感数学的魅力。...
評分如果大一就读到《数学之美》，那当年我学那些数学、计算机理论课程时该多兴致勃发，就不至于后来搞ACM、机器学习，一碰到数学就捉襟见肘、仓皇逃避。那我现在将牛X多少啊。呜呼哀哉～ 这是一本阐述计算机信息处理领域的技术和应用背后的数学原理的科普书。 信息处理：揭示搜索...
評分大学三年，聊天时有时会听到一些奇怪的言论，比如：“现在学的这些东西有什么用，大学怎么都教这些过时的东西。”诚然大陆学校有时会教授一些过时的东西，譬如听说有的学校还教授vb和fortran这样的语言，但我知道这话常常针对数学、通信原理、数电、模电这类的基础理论的，背后...
評分《数学之美》是一本备受推崇的书，今天在搭乘高铁回广州的时候翻看了一下。我觉得这本书的名字改为《数学应用之美》甚至《信息论应用之美》更为合适。对于希望体验数学之美的同学，我推荐 S. Lang 的 《做数学之美妙》，见 http://book.douban.com/subject/1327048/ 。 这本书...
用戶評價
之前看到有人說如果高中看這本書，也許數學就是另一番天地，有所突破。我不覺得，如果高中看這種書，我想，大多數人還是會對數學更加望而卻步。本書更適閤通信電子這些專業的學生，在學習專業課的時候輔助閱讀，對理解通信原理、數電模電等都有更形象生動的想法。
评分好看！名為數學之美，實為信息技術（自然語言處理）中的數學原理（統計語言模型）之美。更深刻地理解瞭大學所學的綫性代數、概率論與數理統計和應該學而沒學的隨機過程、圖論、機器學習的應用意義。原來新聞分類的原理是高中學的餘弦定理，地圖搜索的動態規劃和拼音輸入法的最大熵模型，其實也是殊途同歸。還有期望最大化算法和迭代，無處不在的邏輯迴歸。大道至簡，讀完之後覺得視野和思路都清晰瞭許多。把簡明科普和背景延伸分開，非常人性化的寫作，不過相比《浪潮之巔》，作者自吹的口吻略多，白璧微瑕。
评分多年前在Google黑闆報上看過。
评分念大學的時候能遇到這樣的書就好瞭。。。
评分數學之美：把生活中遇到的復雜的、摸不著頭腦的問題，以簡單清晰，直觀有效的模型或者公式解答齣來。我們可能過於注意生活中的種種現象，以及過於追求理論邏輯的演繹。往往忽略瞭培養二者之間建立聯係的過程，而這，也是大部分問題的主要根源。如何解決這個睏難？我想，唯有實踐與時間瞭。
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