《数学之美》—— 读后总结

这本书中的一个个小故事（知识点）是源自于吴军博士在Google的黑板报，所以整本书是由许多个小部分组成的。整本书主要的宗旨还是在讲述数学在自然语言处理、语音识别、搜索、通信等领域的作用，大致按照下面的流程讲述：

• 语言的兴起
• 人工智能
• 自然语言处理
• 中文分词
• 隐马尔可夫
• 信息熵
• 贾里尼克
• 布尔与搜索
• 图论与爬虫
• PageRank——相关性与可信度
• TF-IDF
• 余弦定理与分类
• 矩阵运算与文本处理
• 信息指纹
• 密码学
• 搜索引擎
• 最大熵模型
• 拼音输入法
• 马库斯
• 布隆过滤
• 贝叶斯网络
• 条件随机场
• 维特比
• K均值与分类
• 逻辑回归与广告
• MapReduce

可以看到内容还是很多的，读者可以根据自己感兴趣的章节从前往后跳跃性的阅读。阅读之后，我想应该可以对搜索排名、文本分类、输入法优化等方面有一些收获。