《数学之美》,很不错,并且很通俗易懂的一组文章。放在这里备份一下,嘿嘿
1. 统计语言模型
2. 谈谈中文分词
3. 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用
4. 怎样度量信息
5. 简单之美:布尔代数和搜索引擎的索引
6. 图论和网络爬虫 (Web Crawlers)
7. 信息论在信息处理中的应用
8. 贾里尼克的故事和现代语言处理
9. 如何确定网页和查询的相关性
10. 有限状态机和地址识别
11. Google 阿卡 47 的制造者阿米特 . 辛格博士
12. 余弦定理和新闻的分类
13. 信息指纹及其应用
14. 谈谈数学模型的重要性
15. 繁与简 自然语言处理的几位精英
16. 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型(上)
16. 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型(下)
17. 閃光的不一定是金子, 談談搜尋引擎作弊問題(Search Engine Anti-SPAM)
18. 矩阵运算和文本处理中的分类问题
另外是有关 PageRank的文章。这在互联网历史上可以算作一个里程碑式的突破。
1. 统计语言模型
2. 谈谈中文分词
3. 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用
4. 怎样度量信息
5. 简单之美:布尔代数和搜索引擎的索引
6. 图论和网络爬虫 (Web Crawlers)
7. 信息论在信息处理中的应用
8. 贾里尼克的故事和现代语言处理
9. 如何确定网页和查询的相关性
10. 有限状态机和地址识别
11. Google 阿卡 47 的制造者阿米特 . 辛格博士
12. 余弦定理和新闻的分类
13. 信息指纹及其应用
14. 谈谈数学模型的重要性
15. 繁与简 自然语言处理的几位精英
16. 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型(上)
16. 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 -- 谈谈最大熵模型(下)
17. 閃光的不一定是金子, 談談搜尋引擎作弊問題(Search Engine Anti-SPAM)
18. 矩阵运算和文本处理中的分类问题
另外是有关 PageRank的文章。这在互联网历史上可以算作一个里程碑式的突破。
本文是一系列关于数学在信息处理中应用的文章,覆盖了统计语言模型、中文分词、隐含马尔可夫模型等主题。通过具体实例和技术讲解展示了数学理论如何解决实际问题。

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



