《数学之美（第三版）》PDF电子书下载
《数学之美（第三版）》内容简介
吴军 / 人民邮电出版社 / 2020-4 / 69.00元 -
目录
第二版序言
第一版序言
第三版前言
第1章文字和语言 vs 数字和信息
文字和语言与数学，从产生起原本就有相通性，虽然它们的发展一度分道扬镳，但是最终还是能走到一起。
1 信息
2 文字和数字
3 文字和语言背后的数学
第2章自然语言处理——从规则到统计
人类对机器理解自然语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法，虽然解决了一些简单的问题，但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后，人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理，才有了突破性进展和实用的产品。
1 机器智能
2 从规则到统计
第3章统计语言模型
统计语言模型是自然语言处理的基础，并且被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。
1 用数学的方法描述语言规律
2 延伸阅读：统计语言模型的工程诀窍
第4章谈谈分词
中文分词是中文信息处理的基础，它同样走过了一段弯路，目前依靠统计语言模型已经基本解决了这个问题。
1 中文分词方法的演变
2 延伸阅读：如何衡量分词的结果
第5章隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型最初应用于通信领域，继而推广到语音和语言处理中，成为连接自然语言处理和通信的桥梁。同时，隐马尔可夫模型也是机器学习的主要工具之一。
1 通信模型
2 隐马尔可夫模型
3 延伸阅读：隐马尔可夫模型的训练
第6章信息的度量和作用
信息 -
第二版序言
第一版序言
第三版前言
第1章文字和语言 vs 数字和信息
文字和语言与数学，从产生起原本就有相通性，虽然它们的发展一度分道扬镳，但是最终还是能走到一起。
1 信息
2 文字和数字
3 文字和语言背后的数学
第2章自然语言处理——从规则到统计
人类对机器理解自然语言的认识走了一条大弯路。早期的研究集中采用基于规则的方法，虽然解决了一些简单的问题，但是无法从根本上将自然语言理解实用化。直到20多年后，人们开始尝试用基于统计的方法进行自然语言处理，才有了突破性进展和实用的产品。
1 机器智能
2 从规则到统计
第3章统计语言模型
统计语言模型是自然语言处理的基础，并且被广泛应用于机器翻译、语音识别、印刷体或手写体识别、拼写纠错、汉字输入和文献查询。
1 用数学的方法描述语言规律
2 延伸阅读：统计语言模型的工程诀窍
第4章谈谈分词
中文分词是中文信息处理的基础，它同样走过了一段弯路，目前依靠统计语言模型已经基本解决了这个问题。
1 中文分词方法的演变
2 延伸阅读：如何衡量分词的结果
第5章隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型最初应用于通信领域，继而推广到语音和语言处理中，成为连接自然语言处理和通信的桥梁。同时，隐马尔可夫模型也是机器学习的主要工具之一。
1 通信模型
2 隐马尔可夫模型
3 延伸阅读：隐马尔可夫模型的训练
第6章信息的度量和作用
信息 -