ANNA

数学之美 系列十九 － 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 2007年1月28日 下午 09:53:00 发表者：Google 研究员，吴军 我们在前面的系列中多次提到马尔可夫链 (Markov Chain)，它描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。这种模型，对很多实际问题来讲是一种很粗略的简化。在现实生活中，很多事物相互的关系并...

Google （谷歌）中国的博客网志，走近我们的产品、技术和文化 数学之美 系列三 -- 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 2006年4月17日 上午 08:01:00 发表者：吴军，Google 研究员 前言：隐含马尔可夫模型是一个数学模型，到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法。复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解...

数学之美 系列九 -- 如何确定网页和查询的相关性 2006年6月27日 上午 09:53:00 发表者：吴军，Google 研究员 [我们已经谈过了如何自动下载网页、如何建立索引、如何衡量网页的质量(Page Rank)。我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性。了解了这四个方面，一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了，比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜...

余弦定理和新闻的分类似乎是两件八杆子打不着的事，但是它们确有紧密的联系。具体说，新闻的分类很大程度上依靠余弦定理。 Google 的新闻是自动分类和整理的。所谓新闻的分类无非是要把相似的新闻放到一类中。计算机其实读不懂新闻，它只能快速计算。这就要求我们设计一个算法来算出任意两篇新闻的相似性。为了做到这一点，我们需要想办法用一组数字来描述一篇新闻。 我们来看看怎样找一组数字，或者说一个向...