刚好，最后一天读完了全书，翻看了一些重要的章节，顺便浏览了一下作者的后记。 作者早期从事学术研究，之后在谷歌、百度任技术负责人，目前主要从事投资。这本书是作者写给从事IT行业...
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D15/15-K11《数学之美》后记和书摘 -
D14/15-K11《数学之美》大数据的力量 之二大数据的好处远不止是成本和准确性的问题，他的优势还在于多维度（也叫全方位）。过去的计算机由于能够存储和处理的数据有限，只能收集与待解决问题相关的数据，现在云计算的出现，使我们...
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D13/15-K11《数学之美》大数据的力量
大数据的大家都知道，但是他们的力量到底有多大，很多人没有概念。大数据的意义之一，就是提供客观真实的情况，在数据面前人们的常识往往是不准确甚至偏差很大。举个简单例子，说起全球人...
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D12/15-K11《数学之美》云计算的基础 - 各个击破算法现在几乎所有人都在讨论云计算，云计算涉及的面很广，其中一项关键技术，就是如何把一个非常大的计算问题，自动分解到许多计算能力不是很强大的计算机上共同完成。举个具体的例子，在20...
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D11/15-K11《数学之美》上帝的算法在机器学习中最重要的一个方法就是--期望值最大化算法(Expectation Maximization Algorithm),我们称之为上帝算法。 这里还是简单介绍一下: 首...
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D10/15-K11《数学之美》科学家维特比和高通公司说起安德鲁.维特比，通信行业以外的知道的并不多，行内的大多只知道以他的名字命名的维特比算法。维特比算法是现代数字通信中最常用的算法，同时也是很多自然语言处理、路径分析等采用的...
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D9/15-K11《数学之美》如何用条件随机场预测纽约的犯罪情况在纽约，预测下一次犯罪发生的时间地点甚至是具体抢劫还是超速？听起来像天方夜谈，也许只有上帝才有答案。 别笑，这是真事。纽约警方知道对于犯罪最好的措施是预防，所以他们带着这个问...
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D8/15-K11《数学之美》简单概率问题为了能够读懂书中的一些内容，又重温了一下高中水平的概率问题，看得一脑门汗，还一知半解。 在这里提个简单问题，看看大家有没有概率的概念: 问: 班里有50个学生，他们班里有同学...
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D7/15-K11《数学之美》教父马库斯和他的弟子们
对自然语言处理领域贡献最大的两个人，除了之前提到的贾里尼克之外，还有一个就是将这种研究方法发扬光大的米奇.马库斯。和贾里尼克不同，马库斯对这个领域的贡献不是通过直接的发明，而...
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D6/15-K11《数学之美》由电视剧《暗算》谈密码学的数学原理电视剧“暗算”里的密码破译战让大家看得过瘾，其背后隐藏着一些信息论的简单原理。根据信息论，密码的最高境界是敌方在截获密码后，对我方的所知没有任何增加。 到二战时期的密码，往往...
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D5/15-K11《数学之美》布尔代数的简单之美布尔代数就是最简单的逻辑关系运算，或、与、非逻辑关系很简单，谁都明白；”或”代表两个条件只要有任何一个成立就可以，”与”代表必须所有条件都成立结果才成立。如果用“1”表示是，...
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D4/15-K11《数学之美》贾里尼克对于中小学教育的看法
贾里尼克可以说是现代自然语言处理领域的奠基人。在他的领导下IBM实验室首次提出了基于统计规则研究语音翻译。 贾里尼克出生在捷克，二战后全家移民美国，刚到美国，他在十几岁还常帮...
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D3/15-K11《数学之美》信息理论的几个概念今天这部分主要讲信息系统的一些基本概念，主要有信息熵、互信息、相对熵。其实含义很简单，分别表示信息的复杂度，他们的相关性，不同函数之间的相关性几个概念，对应还有相关的公式。 ...
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D2/15-K11《数学之美》李开复的成名和彼得.布朗的淘金
科学家们从20世纪50年代起，就开始尝试用计算机来进行语言翻译和语音识别，走传统的”基于规则”技术路线一直到70年代都没有进展。直到70年代IBM华生实验室出现了以统计学概率...
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D1/15-K11《数学之美》读书初心数学从我大学毕业基本就还给老师了，尽管当年数学老师一再警告，还是不能免俗，直到人工智能的大潮不断扑面而来，才突然想起当年在大学里的各种枯燥乏味的课程。 这本书讲述了很多目前各...
