具体描述
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2012-2013年度全行业优秀畅销书;
《浪潮之巅》、《文明之光》作者吴军博士最新力作,李开复作序推荐,Google黑板报百万点击!
新版增加了大数据和机器学习等最新内容,以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错漏,并更新了部分内容
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)、Matt Cutts(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”的谷歌自动问答系统。同年,他作为创始合伙人共同创立了中关村硅谷风险投资基金(ZPark Venture)。
吴军博士在国内外发表过数十篇论文,曾获得全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和Eurospeech的最佳论文奖。他还获得了十余项美国和国际专利。
吴军博士还担任约翰•霍普金斯大学工学院董事会董事和校国际事务委员会顾问,他也长期担任中国工业和信息化部的专家顾问。同时,他也是数家投资基金、创业公司的董事和顾问。
目录信息
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
· · · · · · (收起)
读后感
《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...
这两年多学习函数式编程,先学haskell,后学scala,越来越感觉到数学的妙用和自身数学基础的薄弱。 在用函数式编程方法开发时,一个明显的感受是大部分时间在“想”而不是像以前直接在敲代码,很可能一个问题想不通怎么解决,而“想通”以后,解决问题可能只要几行代码,而不...
大学时候,某个教授告诉我们,学好数学才能真正学好计算机。当时我笑了,心想:数学和计算机能有多大的关系呢?于是果断的抛弃了数学,潜心学算法和程序设计。 若干年后,我读了博士,面对一个又一个计算机学科中的问题,深感到数学功底不够。我可以用算法知识去解决...
用户评价
这本书的书名瞬间就抓住了我的眼球,"数学之美"——这本身就蕴含着一种哲学的高度,一种对事物内在规律的向往。我平时对数字和公式并没有特别的亲近感,总觉得它们是冰冷而枯燥的,是科学家和工程师的专属语言。但是,"数学之美"这个名字,让我隐隐觉得,或许在那些看似复杂的符号背后,隐藏着某种令人心动的东西,一种超越功利的、纯粹的智慧光芒。我开始想象,这本书会不会像一幅画,把抽象的数学概念用形象的比喻和生动的例子展现出来?会不会像一首诗,用优美的文字描绘出数学世界的和谐与对称?我甚至有点期待,它会不会像一个故事,讲述数学家们如何一步步探索真理,他们的灵感火花如何碰撞,他们的思维如何跳跃。这本书仿佛是一扇窗,透过它,我希望看到一个我从未真正认识过的数学世界,一个充满想象力、逻辑严谨又兼具艺术魅力的天地。我迫不及待地想翻开它,看看它到底能带我进入怎样一个令人惊叹的数学宇宙。
作为一个平时很少接触数学,甚至有些害怕数学的普通上班族,"数学之美"这个书名对我来说,更像是一种挑战,一种我从未想过要跨越的界限。我总觉得,数学是属于那些聪明绝顶、逻辑严密的人的领域,而我,更擅长感性、直觉和一些生活化的思考。但是,"之美"这两个字,又带着一种莫名的吸引力,仿佛在暗示着,数学的世界里,并非只有枯燥的计算,还存在着一种令人心旷神怡的境界。我好奇,这本书是否能够打破我对数学的刻板印象?它会不会用一些我能理解的例子,比如生活中的一些现象,来解释那些抽象的数学原理?我希望这本书能够像一个友好的向导,带我走进一个陌生的国度,让我看到那里独特的风景,听到那里有趣的传说,甚至,让我发现一些意想不到的惊喜。我期待它能让我明白,数学并非遥不可及,它可能就藏在我们身边,只是我们以前没有留意到它的存在。
作为一个曾经在大学里被数学折磨得够呛的学生,我对"数学之美"这个书名抱着一种既好奇又带着一丝戒备的心情。我总觉得,那些所谓的“美”,大概是给那些天赋异禀、脑回路异于常人的大神们准备的。我当年学微积分、线性代数时的场景还历历在目,那一个个公式像高墙一样挡在我面前,让我望而却步,只剩下无奈和疲惫。所以,当我在书店看到这本书时,第一反应是:“这‘美’,是不是又是一种让人看不懂的‘美’?” 但又忍不住想,也许,作者能找到一种全新的视角,一种能让像我这样“普通人”也能理解和欣赏的方式。我期待这本书能像一位耐心十足的老师,用最浅显易懂的语言,循循善诱地引导我,揭开数学神秘的面纱。我希望能看到那些看似高深莫测的定理,在作者的笔下变得亲切而有趣,能让我明白它们是如何在现实生活中发挥作用,或者它们本身蕴含着怎样的智慧。如果这本书真的能让我重新审视数学,甚至对它产生一点点好感,那真是一件非常了不起的事情。
读到"数学之美(第二版)"这个书名,我的脑海中立刻浮现出一幅画面:阳光透过书房的窗户洒在泛黄的书页上,空气中弥漫着淡淡的书香。我一直相信,数学并非只有冰冷的数字和严谨的公式,它更是一种思维方式,一种理解世界运作规律的语言。这本书的书名,恰恰点燃了我内心深处对这种“美”的探索欲。我渴望在这本书中找到那些能够激发我灵感的火花,那些能够让我豁然开朗的洞见。我想知道,那些看似复杂的数学概念,是如何被提炼成简洁而优美的形式的?它们之间是如何相互联系,构建起一个宏伟而和谐的知识体系的?我更希望,作者能够用一种极具感染力的方式,将数学的魅力展现在我面前,让我不仅仅是“了解”数学,而是真正“感受”到它的存在。这本书,对我而言,不仅仅是一本读物,更像是一次精神上的旅行,一次与智慧的对话,一次对世界本质更深层次的探寻。
当我第一眼看到"数学之美(第二版)"这个书名时,我的内心就涌起一股强烈的共鸣。我一直认为,真正的美,往往蕴藏在事物的本质之中,而数学,正是探索事物本质的最有力工具之一。我并非数学专业出身,但我对数学所蕴含的逻辑、结构和普适性始终充满了敬畏和好奇。我希望这本书能像一位技艺精湛的雕塑家,将那些晦涩难懂的数学理论,打磨成一件件玲珑剔透、引人入胜的艺术品。我期待它能够用一种全新的、充满启发性的方式,展现数学的结构之美、逻辑之美、统一之美。我希望能在这本书中,不仅仅是学习到新的知识,更重要的是,能够获得一种看待世界的新视角,一种更加深刻的理解。这本书,对我而言,可能是一次智识上的冒险,一次心灵上的洗礼,一次对人类智慧结晶的虔诚膜拜。
这种博客文章的形式决定了对每个话题的介绍都只能浅尝辄止,内容丰富全面,阅读感也很好,就是标题实在有欺诈的嫌疑。
写的很不错。不过本书的问题在于,如果事先不懂得线性代数,随机过程,还有基本的算法数据结构以及计算机基础知识,那很难被科普到,如果事先懂了这些知识,才会觉得写的浅显易懂,如果是这种情况,那又没有读的必要了。不过科普书籍都有这类问题。
我以后有了孩子会让他读吴军的全套书
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。
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,因为它能直接被使用,因为它能直接带来价值,给人以便捷,给开发者以收益。