C语言读书笔记:《数学之美》

就本书是以博客园里混转时发现的,报着对数学之显而易见兴趣就买进下了。由于书被的一部分数学算法还是起一定难度的,且和自己的实际上工作相关性不绝特别,按照Action笔记的思想,只记录有针对性己起启迪的Action。

 

第1章 文字与言语 vs 数字与信息

罗塞塔石碑记录了3种植语言,难怪我之所以之平缓缓非常不易的Rosetta软件是法语言用的。

省《从平到无穷大》这本书。从新浪高达找到了,一按部就班古老的修,抽时间看看。

 

第2章 自然语言处理 — 从规则及统计

图灵测试(Turing
Test)—-让丁同机具进行交流,如果人束手无策看清自己交流之对象是丁还是机器时,就说明是机器出智能了。

自然语言处理采用句法分析和语义理解甚至倒不通,全面地转化统计模型方法了。难道自然语言经过了几千年之嬗变,已经更换得相当复杂,许多语法并无是有目共睹的而是模糊的?已经不可知为此计算机来处理?还是句法分析的算法需要一致集市革命性的革命?

 

第3回 统计语言模型

条件概率P(w2|w1):已经率先个词w1的前提下,第二单词w2出现的概率。

P(w2|w1) ≈ #(w1, w2) / #(w1)

其中:#(w1,
w2)是w1,w2两独词连出现的次数,#(w1)是w1出现的次数,上述公式是当统计数据十分很的情景下建立。

零概率问题的拍卖:古德-图灵估计(Good-Turing Estimate)

 

第4节 谈谈中文分词

因而统计模型可以生好地解决中文分词问题。

 

第5章节 隐含马尔可夫模型

立刻等同节跟概率论、随机过程联系起来了,想想大学时拟的一点点概率论的教程,几乎没什么记忆了。

第6回 信息的心地和企图

早先做数据压缩时为遇上过Shannon给熵做的概念,给得随机变量X,fX为X的概率密度函数,则该熵h(X)为:

C语言 1

一个离散化的公式,对于离散信号X={x1, x2, …,
xk
},
P(X=xi)表示xi出现的概率,则该信号的信熵为:

C语言 2

第7回 贾里尼克和当代语言处理

即时等同回里说到少年时之育问题,有少只意比较倾向。中学阶段花了好丰富时比较同伴多读之教程,在高校后可以据此老缺乏的时间读毕,因为大学时代的掌握力比中学时如果后来居上博倍。学习(和教诲)是一个人数终身之长河,中国之儿女由中学阶段读了汪洋底读本,在高等学校以后往往厌倦了读。

第8节 简单的美

这边提到了搞好搜索的一个经验,最中心的要求就是每天分析10-20独糟糕的探寻结果。对于人工智能中之机械博弈来说,每天举行10-20单坏的范畴评估的辨析是匪是啊是平等栽提高的点子?

 

第9章节 图论和网爬虫

此提到了人工智能中问题求解算法中常用之广度优先搜索BFS和深优先搜索DFS。

第10段 PageRank — Google的民主表决式网络排名技术

尚未看明白,以后再说。

第11章 如何规定网页和查询的相关性

TF-IDF

 

第12章 地图及地面搜索的最为基本技巧-有限状态机和动态规划

 

第13章 Google AK-47 的设计者

 

第14章 余弦定理和情报之归类

原先余弦定理中计算向量的夹角,还好就此来比较简单组特征的相似度,这是首先涂鸦翻看本书时叫自家道谢兴趣的从。一个中学时拟到之学问,实际上以实质上被凡起那么些采取的。如果中学老师知道这些大规模的运,可能会见激励学生的最为兴趣,当您知道空间被之夹角实际上可以射为现实生活中之别性质,展开了这种设想后,数学知识才能真正发挥其用意。

cos(A) = (b*b + c*c – a*a) / (2*b*c)

第15回 矩阵运算和文本处理中的少数单分类问题

此地涉及了矩阵的奇异值分解,在高等学校时自己直接从未弄明白矩阵的一律不胜堆运算是怎么用底。

 

第16节 信息指纹及其应用

此处涉及了再也好的任意数生成算法—-梅森旋转算法Mersenne
Twister,正好我之Zobrist
HASH算法中得因此到仍机数,想试这又好之随意数能免可知减少部分HASH冲突?从网上搜索了瞬间找到了相关C语言代码,在自身的Visual
Studio 2010遇起链接错误,还无找到原因。

这边提到的音讯指纹以及中国象棋局面表示受到的Zobrist HASH算法是近似之。

 

第17段 由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理

关于大素数分解的加密算法

 

第18章 闪光的莫肯定是黄金 — 谈谈搜索引擎的反作弊问题

不关心。

 

末尾的内容其实读不下了,也非关心了,只有布隆过滤器想必针对己还发头用,以后再说吧,把段的名目在这里吧。

 

第19章 谈谈数学模型的要害

第20节 不要将鸡蛋置于一个篮子里 — 谈谈最可怜熵模型

第21章 拼音输入法之数学原理

第22章 自然语言处理的教父马库斯同他的佳绩弟子们

第23节 布隆过滤器

第24段 马尔可夫链的壮大 — 贝叶斯网络

第25回 条件仍机场和句法分析

第26章 维特比和外的维特比算法

第27节 再道文本自动分拣问题 — 期望最大化算法

第28章节 逻辑回归和寻找广告

第29章 各个击破算法和Google 云计算的根底