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编辑推荐

　　《数学之美》第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖； 
　　2014中国书业评选年度图书；央视新闻推荐的学科敲门砖； 
　　入选新闻出版广电总局“2014年向全国青少年推荐百种优秀图书书目”； 
　　荣获2012-2013年度全行业畅销书； 
　　业界专家和高校教师推荐：信息领域大学生必读好书。 
　　《浪潮之巅》、《文明之光》作者吴军博士新力作，李开复作序推荐，Google黑板报百万点击！ 
　　第二版增加了大数据和机器智能等新内容，并根据专家和读者反馈做了修订，与时俱进更新了部分内容。 

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。正式出版前，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。 
　　《数学之美》上市后深受广大读者欢迎，并荣获国家图书馆第八届文津图书奖。读者说，读了《数学之美》，才发现大学时学的数学知识，比如马尔科夫链、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。 
　　而今，数学在信息产业中的应用越来越广泛，因此，作者在第二版中增加了一些内容，尤其是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。 

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论文奖和Eurospeech的论文奖。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。

精彩书评

　　★我大学的专业是计算数学，但读到吴军老师的“数学之美”系列文章，才发现马尔科夫过程、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；才真正明白“数学是科学的皇后”这句名言。相信认真读完这本《数学之美》的朋友们，算法功力都会暴涨N倍，更重要的是发现了数学背后的无穷魅力，学会欣赏数学之美。 

　　——蒋涛（CSDN《程序员》创始）

　　★看到《数学之美》，是谷歌黑板报上的连载文章。里面的公式并不是很多，但是很多看似颇为复杂的概念，吴军老师却能够如讲故事般娓娓道出，着实看出作者对这些问题有着深入且独到的见解，读后受益匪浅。这次有幸在《数学之美》出版之前拜读了初稿，欣喜看到新书在章节连贯和语言方面都较黑板报的连载文章有了较大的提高，相信每一个喜欢数学、乐意欣赏数学之美的读者，一定会觉得开卷有益。 

　　——张磊（微软亚洲研究院主管研究员）

　　★我不做研究，也自觉没有做研究的底子。然而，数年前看到吴军老师的《数学之美》系列时仍然还是被深深地迷住了。正如作为一个十几年的科幻爱好者，深信在平凡的生活和工作之余应得闲仰望星空一样，作为生活在信息社会的个体，在上微博、搜Google、发邮件之余，关上显示器，能够透过《数学之美》这样的杰作，一窥纷繁涌动的数字世界背后的引擎数学之美，实乃一件幸事。 

　　——刘未鹏（《暗时间》作者）

　　★接触吴军老师的“数学之美”系列，是在搜索bloomfilter资料时，读了其中一篇后，就把其他的文章都读了，感触很多：首先，改变了观点：原以为在计算机系学到的数学基础在工作中一无是处，现在懂得：知识要落地，重要的是理解知识的由来；其次，任何复杂的问题可以用简单的方式去解决，我们往往会陷入不断给问题增加难度的复杂解法，而忽视了简单直接有效的方法。 
　　“数学之美”系列文章，整体和细节的度掌握得很好，通过具体的例子让读者学到的是思考问题的方式，同时留了很多问题给愿意钻研的人做进一步深入思考。BTW，“数学之美”系列，是我在技术领域介绍中读过的的文章之一，让人学会如何化繁为简，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。 
　　——岑文初（淘宝开放平台技术产品负责人） 

目录

目录

i　　第一版读者赞誉 
iv　 第二版出版说明 
vii　第一版序言 
x　　第二版序言 
xii　第二版前言 
第1章　文字和语言 vs 数字和信息　1 
文字和语言与数学，从产生起原本就有相通性，虽然它们的发展一度分道扬镳，但是z终还是能走到一起。 
1　信息 
2　文字和数字 
3　文字和语言背后的数学 
4　小结 
第2章　自然语言处理——从规则到统计　15 
人类对机器理解自然语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法，虽然解决了一些简单的问题，但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后，人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理，才有了突破性进展和实用的产品。 
1　机器智能 
2　从规则到统计 
3　小结 
第3章　统计语言模型　27 
统计语言模型是自然语言处理的基础，并且被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。 
1　用数学的方法描述语言规律 
2　延伸阅读：统计语言模型的工程诀窍 
3　小结 
第4章　谈谈分词　41 
中文分词是中文信息处理的基础，它同样走过了一段弯路，目前依靠统计语言模型已经基本解决了这个问题。 
1　中文分词方法的演变 
2　延伸阅读：如何衡量分词的结果 
3　小结 
第5章　隐含马尔可夫模型　50 
隐含马尔可夫模型z初应用于通信领域，继而推广到语音和语言处理中，成为连接自然语言处理和通信的桥梁。同时，隐含马尔可夫模型也是机器学习的主要工具之一。 
1　通信模型 
2　隐含马尔可夫模型 
3　延伸阅读：隐含马尔可夫模型的训练 
4　小结 
第6章　信息的度量和作用　60 
信息是可以量化度量的。信息熵不仅是对信息的量化度量，也是整个信息论的基础。它对于通信、数据压缩、自然语言处理都有很强的指导意义。 
1　信息熵 
2　信息的作用 
3　互信息 
4　延伸阅读：相对熵 
5　小结 
第7章　贾里尼克和现代语言处理　72 
作为现代自然语言处理的奠基者，贾里尼克教授成功地将数学原理应用于自然语言处理领域中，他的一生富于传奇色彩。 
1　早年生活 
2　从水门事件到莫妮卡·莱温斯基 
3　一位老人的奇迹 
第8章　简单之美——布尔代数和搜索引擎　82 
布尔代数虽然非常简单，却是计算机科学的基础，它不仅把逻辑和数学合二为一，而且给了我们一个全新的视角看待世界，开创了数字化时代。 
1　布尔代数 
2　索引 
3　小结 
第9章　图论和网络爬虫　89 
互联网搜索引擎在建立索引前需要用一个程序自动地将所有的网页下载到服务器上，这个程序称为网络爬虫，它的编写是基于离散数学中图论的原理。 
1　图论 
2　网络爬虫 
3　延伸阅读：图论的两点补充说明 
4　小结 
第10章　PageRank——Google的民主表决式网页排名技术　98 
网页排名技术PageRank是早期Google的杀手锏，它的出现使得网页搜索的质量上了一个大的台阶。它背后的原理是图论和线性代数的矩阵运算。 
1　PageRank 算法的原理 
2　延伸阅读：PageRank的计算方法 
3　小结 
第11章　如何确定网页和查询的相关性　104 
确定网页和查询的相关性是网页搜索的根本问题，其中确定查询中每个关键词的重要性有多高是关键。TF-IDF是目前通 数学之美（第二版）央视新闻极力推荐 浪潮之巅 李开复作序强力推荐 吴军著 新华书店正版 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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