研究生時看過的數(shù)學之美,現(xiàn)在在看看,還是很有味道!
數(shù)學之美 一 統(tǒng)計語言模型
數(shù)學之美 二 談?wù)勚形姆衷~
數(shù)學之美 三 隱含馬爾可夫模型在語言處理中的應(yīng)用
數(shù)學之美 四 怎樣度量信息?
數(shù)學之美 五 簡單之美:布爾代數(shù)和搜索引擎的索引
數(shù)學之美 六 圖論和網(wǎng)絡(luò)爬蟲 (Web Crawlers)
數(shù)學之美 七 信息論在信息處理中的應(yīng)用
數(shù)學之美 八 賈里尼克的故事和現(xiàn)代語言處理
數(shù)學之美 九 如何確定網(wǎng)頁和查詢的相關(guān)性
數(shù)學之美 十 有限狀態(tài)機和地址識別
數(shù)學之美 十一 Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士
數(shù)學之美十二余弦定理和新聞的分類
數(shù)學之美 十三 信息指紋及其應(yīng)用
數(shù)學之美 十四 談?wù)剶?shù)學模型的重要性
數(shù)學之美 十五 繁與簡 自然語言處理的幾位精英
數(shù)學之美 十六(上)不要把所有的雞蛋放在一個籃子里 最大熵模型
數(shù)學之美 十六(下)不要把所有的雞蛋放在一個籃子里 最大熵模型
數(shù)學之美 十七 閃光的不一定是金子 談?wù)勊阉饕孀鞅讍栴}(Search Engine Anti-SPAM)
數(shù)學之美 十八 矩陣運算和文本處理中的分類問題
數(shù)學之美 十九 馬爾可夫鏈的擴展 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) (Bayesian Networks)
數(shù)學之美 二十 自然語言處理的教父 馬庫斯
數(shù)學之美 二十一 布隆過濾器(Bloom Filter)
數(shù)學之美 二十二 由電視劇《暗算》所想到的 — 談?wù)劽艽a學的數(shù)學原理
數(shù)學之美系列 二十三 輸入一個漢字需要敲多少個鍵 — 談?wù)勏戕r(nóng)第一定律


