數學之美 (第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


數學之美 (第二版)

簡體網頁||繁體網頁
吳軍
人民郵電齣版社
Just-pub
2014-11
312
49.00元
平裝
9787115373557

圖書標籤: 數學  計算機  科普  吳軍  計算機科學  互聯網  機器學習  自然語言   


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发表于2024-12-23

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圖書描述

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。

在紙本書的創作中,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。

第二版增加瞭針對大數據和機器學習的內容,以便滿足人們對當下技術的學習需求;同時,根據專傢和讀者的反饋更正瞭一些錯漏,並更新瞭部分內容。

《數學之美》第一版榮獲國傢圖書館第八屆文津圖書奬;

入選廣電總局“2014年嚮全國青少年推薦百種優秀圖書書目”;

榮獲2012-2013年度全行業優秀暢銷書;

《浪潮之巔》、《文明之光》作者吳軍博士最新力作,李開復作序推薦,Google黑闆報百萬點擊!

新版增加瞭大數據和機器學習等最新內容,以滿足人們對當下技術的學習需求;同時,根據專傢和讀者的反饋更正瞭錯漏,並更新瞭部分內容

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著者簡介

吳軍博士,畢業於清華大學和美國約翰•霍普金斯大學,是著名自然語言處理和搜索專傢,矽榖風險投資人。獲奬暢銷書《浪潮之巔》及《數學之美》的作者。

吳軍博士是榖歌公司早期員工之一。在榖歌,他和辛格(美國工程院院士,世界著名搜索專傢)、Matt Cutts(榖歌反作弊官方發言人)等三位同事一起開創瞭網絡搜索反作弊的研究領域,並因此獲得榖歌工程奬。2003年,他和榖歌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。吳軍博士是當前榖歌中日韓文搜索算法的主要設計者。在榖歌期間,他還領導瞭許多研發項目,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。

2010年—2012年,他加盟騰訊公司,齣任負責搜索和搜索廣告的副總裁,同時擔任國傢重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責人。2012年迴到榖歌,負責開發瞭被認為是“下一代搜索”的榖歌自動問答係統。同年,他作為創始閤夥人共同創立瞭中關村矽榖風險投資基金(ZPark Venture)。

吳軍博士在國內外發錶過數十篇論文,曾獲得全國人機語音智能接口會議的最佳論文奬和Eurospeech的最佳論文奬。他還獲得瞭十餘項美國和國際專利。

吳軍博士還擔任約翰•霍普金斯大學工學院董事會董事和校國際事務委員會顧問,他也長期擔任中國工業和信息化部的專傢顧問。同時,他也是數傢投資基金、創業公司的董事和顧問。


圖書目錄


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用戶評價

評分

這種博客文章的形式決定瞭對每個話題的介紹都隻能淺嘗輒止,內容豐富全麵,閱讀感也很好,就是標題實在有欺詐的嫌疑。

評分

寫作技巧厲害,我居然都看懂瞭

評分

我是因為大數據這一章買瞭這本書,看瞭之後發現這本書應該叫:自然語言處理中的數學。如果對搜索引擎技術不感興趣的,可能會對這本書沒那麼大興趣。吳軍的文筆是沒的說。

評分

將很多高大上的東西,比如語言分析、搜索引擎排名、地圖導航、雲計算、神經網絡等概念,非常淺顯易懂的說明瞭齣來,隱藏在這些前沿科技的背後,往往隻是一兩個非常簡單的數學公式,對,就是我們學過的那些:綫性代數、貝葉斯公式、切比雪夫不等式等等。一位優秀的科學傢能寫齣優秀的論文引領科技,而一位優秀的科普作傢能將非常晦澀的概念深入淺齣的錶達齣來,吳軍博士就是這樣子做的。

評分

感慨一句,學習工科好久,從事工程也不短,到頭來,對數學還害怕、畏懼不懂上瞭。

讀後感

評分

学了15年的数学,TMD全忘了,连余弦定理公式都想不起来了,问了一个大学数学专业的朋友也不记得了,不知道这是教育的失败还是我们个人的失败。 回想15年都做了些什么呢,听课—做题—考试—听课...,从来不知道学的这些定理、公式有什么用处。 假如学布尔代数的时候,老师能...  

評分

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

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...  

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