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《数学之美》—— 读后总结

这本书中的一个个小故事（知识点）是源自于吴军博士在Google的黑板报，所以整本书是由许多个小部分组成的。整本书主要的宗旨还是在讲述数学在自然语言处理、语音识别、搜索、通信等领域的作用，大致按照下面的流程讲述：

  • 语言的兴起
  • 人工智能
  • 自然语言处理
  • 中文分词
  • 隐马尔可夫
  • 信息熵
  • 贾里尼克
  • 布尔与搜索
  • 图论与爬虫
  • PageRank——相关性与可信度
  • TF-IDF
  • 余弦定理与分类
  • 矩阵运算与文本处理
  • 信息指纹
  • 密码学
  • 搜索引擎
  • 最大熵模型
  • 拼音输入法
  • 马库斯
  • 布隆过滤
  • 贝叶斯网络
  • 条件随机场
  • 维特比
  • K均值与分类
  • 逻辑回归与广告
  • MapReduce

《数学之美》—— 读后总结_第1张图片

可以看到内容还是很多的，读者可以根据自己感兴趣的章节从前往后跳跃性的阅读。阅读之后，我想应该可以对搜索排名、文本分类、输入法优化等方面有一些收获。

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他