吳軍博士的《數學之美》給了我很大啟發，讓我懂得了以下幾點：
1、那些有卓越成就的人，首先是世界級的技術專家，最後才將技術轉換成商業，人應用有自己專長的研究領域，並在這個領域在全世界有名次。
2、區別卓越的工程師和三流的工程師在於你知曉並能改進數學之美中提高的資訊科學的前沿研究問題和應用問題。
讀這本書的時候,有一些欣喜,主要是李宗民老師的模式識別課程中提高的很多東西,都在現實中看到了價值,其次上學期學的應用統計方法,矩陣理論,高階數理邏輯,以及資料結構和演算法的威力讓我很開心。給了我努力鑽研和研究的正能量。
下面對本書的思路進行一下梳理,也算是乙個總結:
1、自然語言處理
從規則到統計
資訊理論人工智慧
句法分析
喬姆斯基形式語言與自動機
資料探勘演算法
2、統計語言模型
馬爾可夫模型
統計語言模型
高階語言模型
3、中文分詞技術
動態規劃
4、隱含的馬爾可夫模型
馬爾可夫鏈
鮑姆-韋爾奇演算法
5、資訊的度量和作用
資訊熵互資訊
相對熵6、現代語言處理
7、布林代數和搜尋引擎的索引
技術的道和術
布林代數
8、圖論和網路爬蟲
9、pagerank排名演算法
10、網頁和查詢相關性
tf-idf
11、地圖和本地搜尋最基本技術
動態規劃技術
有限自動機
12、餘弦定理
大資料量時的余弦計算
13、矩陣運算和文字處理中的兩個分類問題
奇異值分解
14、資訊指紋
判定集合相同
判定集合基本相同
相似雜湊
15、密碼學的基本原理
大素數的乘法和加法
16、搜尋引擎反作弊問題
17、數學模型的重要性
18、最大熵模型
19、拼音輸入法的數學原理
20、自然語言處理的精英們
柯林斯:追求完美 最完美的文法分析器
布萊爾:簡單才美
21、布隆過濾器
布隆過濾器的誤識別問題
22、貝葉斯網路
23、條件隨機場和句法分析
24、維位元演算法
cdma技術
25、期望最大化演算法
26、邏輯回歸和搜尋廣告
27、分治演算法和google雲計算
啟示:1、要不斷研究和實現各種基礎和高階的資料結構和演算法，並提出改進方案。
2、在作業系統領域有深入10年的研究，有核心和**成果。
本書中幾乎涉及到了現今資訊科學中的所有熱門詞，如物聯網，雲計算，海量資料處理，大資料，資料探勘，機器學習等等。
把數學,資料結構,演算法和科學研究的成果和實際的應用聯絡起來,讀來受益匪淺。
數學之美4
第7章 賈里尼克和現代語言處理 第8章 簡單之美 布林代數和搜尋引擎 道與術 事情的原理是道，具體的做事方法叫術。追求的術的人，一生工作辛苦，只有掌握道，才能游刃有餘。追求術的人，往往是希望走捷徑，希望有乙個模型能把事情畢其功於一役，但這是不現實的。1.布林代數 就是真 假的組合四則運算 與 或 非...
數學之美6
第12 章 有限狀態機和動態規劃 地圖與本地搜尋的核心技術 1 1 位址分析和有限狀態機 1.智慧型手機導航最關鍵的三個問題 a.利用衛星定位 b.位址識別 c.根據使用者輸入的起點和終點，在地圖上規劃最短路徑或者最快路徑 2.位址分析和有限狀態機 位址的識別上下文有關文法相對簡單，最有效的是有限狀...
《數學之美》摘錄
不定期過來加幾句 2016 12 12之前部分 翻譯這件事兒之所以能達成，僅僅是因為不同的文字系統在記錄資訊上的能力是等價的。資訊的冗餘是資訊保安的保障。羅馬數字編碼方式 i代表1，v代表5，左側為減，右側為加，所以iv就是5 1 4，vii就是5 2 7。阿拉伯數字的真正發明人是印度人，只是由阿拉...