I 第二版序言

III 第一版序言

VI 第三版前言

1 第1章 文字和語言 vs 數(shù)字和信息

文字和語言與數(shù)學(xué)，從產(chǎn)生起原本就有相通性，雖然它們的發(fā)展一度分道揚鑣，但是最終還是能走到一起。

1　信息

2　文字和數(shù)字

3　文字和語言背后的數(shù)學(xué)

15 第2章 自然語言處理——從規(guī)則到統(tǒng)計

人類對機器理解自然語言的認(rèn)識走了一條大彎路。早期的研究集中采用基于規(guī)則的方法，雖然解決了一些簡單的問題，但是無法從根本上將自然語言理解實用化。直到20多年后，人們開始嘗試用基于統(tǒng)計的方法進行自然語言處理，才有了突破性進展和實用的產(chǎn)品。

1　機器智能

2　從規(guī)則到統(tǒng)計

27 第3章 統(tǒng)計語言模型

統(tǒng)計語言模型是自然語言處理的基礎(chǔ)，并且被廣泛應(yīng)用于機器翻譯、語音識別、印刷體，或手寫體識別、拼寫糾錯、漢字輸入和文獻查詢。

1　用數(shù)學(xué)的方法描述語言規(guī)律

2　延伸閱讀：統(tǒng)計語言模型的工程訣竅

41 第4章 談?wù)劮衷~

中文分詞是中文信息處理的基礎(chǔ)，它同樣走過了一段彎路，目前依靠統(tǒng)計語言模型已經(jīng)基本解決了這個問題。

1　中文分詞方法的演變

2　延伸閱讀：如何衡量分詞的結(jié)果

50 第5章 隱馬爾可夫模型

隱馬爾可夫模型最初應(yīng)用于通信領(lǐng)域，繼而推廣到語音和語言處理中，成為連接自然語言處理和通信的橋梁。同時，隱馬爾可夫模型也是機器學(xué)習(xí)的主要工具之一。

1　通信模型

2　隱馬爾可夫模型

3　延伸閱讀：隱馬爾可夫模型的訓(xùn)練

60 第6章 信息的度量和作用

信息是可以量化度量的。信息熵不僅是對信息的量化度量，也是整個信息論的基礎(chǔ)。它對于通信、數(shù)據(jù)壓縮、自然語言處理都有很強的指導(dǎo)意義。

1　信息熵

2　信息的作用

3　互信息

4　延伸閱讀：相對熵

72 第7章 賈里尼克和現(xiàn)代語言處理

作為現(xiàn)代自然語言處理的奠基者，賈里尼克教授成功地將數(shù)學(xué)原理應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域中，他的一生富于傳奇色彩。

1　早年生活

2　從水門事件到莫妮卡·萊溫斯基

3　一位老人的奇跡

82 第8章 簡單之美——布爾代數(shù)和搜索引擎

布爾代數(shù)雖然非常簡單，卻是計算機科學(xué)的基礎(chǔ)，它不僅把邏輯和數(shù)學(xué)合二為一，而且給了我們一個全新的視角看待世界，開創(chuàng)了數(shù)字化時代。

1　布爾代數(shù)

2　索引

89 第9章 圖論和網(wǎng)絡(luò)爬蟲

互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎在建立索引前需要用一個程序自動地將所有的網(wǎng)頁下載到服務(wù)器上，這個程序稱為網(wǎng)絡(luò)爬蟲，它的編寫是基于離散數(shù)學(xué)中圖論的原理。

1　圖論

2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲

3　延伸閱讀：圖論的兩點補充說明

98 第10章 PageRank——Google的民主表決式網(wǎng)頁排名技術(shù)

網(wǎng)頁排名技術(shù)PageRank是早期Google的殺手锏，它的出現(xiàn)使得網(wǎng)頁搜索的質(zhì)量上了一個大的臺階。它背后的原理是圖論和線性代數(shù)的矩陣運算。

1　PageRank算法的原理

2　延伸閱讀：PageRank的計算方法

104 第11章 如何確定網(wǎng)頁和查詢的相關(guān)性

確定網(wǎng)頁和查詢的相關(guān)性是網(wǎng)頁搜索的根本問題，其中確定查詢中每個關(guān)鍵詞的重要性有多高是關(guān)鍵。TF-IDF是目前通用的關(guān)鍵詞重要性的度量，其背后的原理是信息論。

1　搜索關(guān)鍵詞權(quán)重的科學(xué)度量TF-IDF

2　延伸閱讀：TF-IDF 的信息論依據(jù)

111 第12章 有限狀態(tài)機和動態(tài)規(guī)劃——地圖與本地搜索的核心技術(shù)

地圖與本地搜索中要用到有限狀態(tài)機和動態(tài)規(guī)劃技術(shù)。這兩項技術(shù)是機器智能和機器學(xué)習(xí)的工具，它們的應(yīng)用非常廣泛，還包括語音識別、拼寫和語法糾錯、拼音輸入法、工業(yè)控制和生物的序列分析等。

1　地址分析和有限狀態(tài)機

2　全球?qū)Ш胶蛣討B(tài)規(guī)劃

3　延伸閱讀：有限狀態(tài)傳感器

121 第13章 Google AK-47的設(shè)計者——阿米特·辛格博士

在所有輕武器中最有名的是AK-47沖鋒槍，因為它從不卡殼，不易損壞，可在任何環(huán)境下使用，可靠性好，殺傷力大并且操作簡單。Google的產(chǎn)品就是按照上述原則設(shè)計的。

127 第14章 余弦定理和新聞的分類

計算機雖然讀不懂新聞，卻可以準(zhǔn)確地對新聞進行分類。其數(shù)學(xué)工具是看似毫不相干的余弦定理。

1　新聞的特征向量

2　向量距離的度量

3　延伸閱讀：計算向量余弦的技巧

136 第15章 矩陣運算和文本處理中的兩個分類問題

無論是詞匯的聚類還是文本的分類，都可以通過線性代數(shù)中矩陣的奇異值分解來進行。這樣一來，自然語言處理的問題就變成了一個數(shù)學(xué)問題。

1　文本和詞匯的矩陣

2　延伸閱讀：奇異值分解的方法和應(yīng)用場景

142 第16章 信息指紋及其應(yīng)用

世間萬物都有一個唯一標(biāo)識的特征，信息也是如此。每一條信息都有它特定的指紋，通過這個指紋可以區(qū)別不同的信息。

1　信息指紋

2　信息指紋的用途

3　延伸閱讀：信息指紋的重復(fù)性和相似哈希

153 第17章 由電視劇《暗算》所想到的——談?wù)劽艽a學(xué)的數(shù)學(xué)原理

密碼學(xué)的根本是信息論和數(shù)學(xué)。沒有信息論指導(dǎo)的密碼是非常容易被破解的。只有在信息論被廣泛應(yīng)用于密碼學(xué)后，密碼才真正變得安全。

1　密碼學(xué)的自發(fā)時代

2　信息論時代的密碼學(xué)

162 第18章 閃光的不一定是金子——談?wù)勊阉饕�擎反作弊問題和搜索結(jié)果的權(quán)威性問題

閃光的不一定是金子，搜索引擎中排名靠前的網(wǎng)頁也未必是有用的網(wǎng)頁。消除這些作弊網(wǎng)頁的原理和通信中過濾噪聲的原理相同。這說明信息處理和通信的很多原理是相通的。

1　搜索引擎的反作弊

2　搜索結(jié)果的權(quán)威性

171 第19章 談?wù)剶?shù)學(xué)模型的重要性

正確的數(shù)學(xué)模型在科學(xué)和工程中至關(guān)重要，而發(fā)現(xiàn)正確模型的途徑常常是曲折的。正確的模型在形式上通常是簡單的。

179 第20章 不要把雞蛋放到一個籃子里——談?wù)勛畲箪啬Ｐ?/p>

最大熵模型是一個完美的數(shù)學(xué)模型。它可以將各種信息整合到一個統(tǒng)一的模型中，在信息處理和機器學(xué)習(xí)中有著廣泛的應(yīng)用。它在形式上非常簡單、優(yōu)美，而在實現(xiàn)時需要有精深的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和高超的技巧。

1　最大熵原理和最大熵模型

2　延伸閱讀：最大熵模型的訓(xùn)練

186 第21章 拼音輸入法的數(shù)學(xué)原理

漢字的輸入過程本身就是人和計算機之間的通信。好的輸入法會自覺或不自覺地遵循通信的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)然要做出最有效的輸入法，應(yīng)當(dāng)自覺使用信息論做指導(dǎo)。

1　輸入法與編碼

2　輸入一個漢字需要敲多少個鍵——談?wù)勏戕r(nóng)第一定理

3　拼音轉(zhuǎn)漢字的算法

4　延伸閱讀：個性化的語言模型

197 第22章 自然語言處理的教父馬庫斯和他的優(yōu)秀弟子們

將自然語言處理從基于規(guī)則的研究方法轉(zhuǎn)到基于統(tǒng)計的研究方法上，賓夕法尼亞大學(xué)的教授米奇·馬庫斯功不可沒。他創(chuàng)立了今天在學(xué)術(shù)界廣泛使用的LCD語料庫，同時培養(yǎng)了一大批精英人物。

1　教父馬庫斯

2　從賓夕法尼亞大學(xué)走出的精英們

204 第23章 布隆過濾器

日常生活中，經(jīng)常要判斷一個元素是否在一個集合中。布隆過濾器是計算機工程中解決這個問題最好的數(shù)學(xué)

工具。

1　布隆過濾器的原理

2　延伸閱讀：布隆過濾器的誤識別問題

209 第24章 馬爾可夫鏈的擴展——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個加權(quán)的有向圖，是馬爾可夫鏈的擴展。而從認(rèn)識論的層面看：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)克服了馬爾可夫鏈那種機械的線性約束，它可以把任何有關(guān)聯(lián)的事件統(tǒng)一到它的框架下面。它在生物統(tǒng)計、圖像處理、決策支持系統(tǒng)和博弈論中都有廣泛的使用。

1　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在詞分類中的應(yīng)用

3　延伸閱讀：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

217 第25章 條件隨機場、文法分析及其他

條件隨機場是計算聯(lián)合概率分布的有效模型，而句子的文法分析似乎是英文課上英語老師教的東西，這兩者有什么聯(lián)系呢？

1　文法分析——計算機算法的演變

2　條件隨機場

3　條件隨機場在其他領(lǐng)域的應(yīng)用

227 第26章 維特比和他的維特比算法

維特比算法是現(xiàn)代數(shù)字通信中使用最頻繁的算法，也是很多自然語言處理采用的解碼算法�？梢院敛豢鋸埖�

講，維特比是對我們今天的生活影響力最大的科學(xué)家之一，因為基于CDMA的3G移動通信標(biāo)準(zhǔn)主要就是他和厄文·雅各布創(chuàng)辦的高通公司制定的。

1　維特比算法

2　CDMA技術(shù)——3G移動通信的基礎(chǔ)

238 第27章 上帝的算法——期望最大化算法

只要有一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再定義一個最大化函數(shù)，采用EM算法，利用計算機經(jīng)過若干次迭代，就可以得到所需要的模型。這實在是太美妙了，這也許是造物主刻意安排的，所以我把它稱作上帝的算法。

1　文本的自收斂分類

2　延伸閱讀：期望最大化和收斂的必然性

244 第28章 邏輯回歸和搜索廣告

邏輯回歸模型是一種將影響概率的不同因素結(jié)合在一起的指數(shù)模型，它不僅在搜索廣告中起著重要的作用，而且被廣泛應(yīng)用于信息處理和生物統(tǒng)計中。

1　搜索廣告的發(fā)展

2　邏輯回歸模型

249 第29章 各個擊破算法和Google云計算的基礎(chǔ)

Google頗為神秘的云計算中最重要的MapReduce工具，其原理就是計算機算法中常用的“各個擊破”算法，它的原理原來這么簡單——將復(fù)雜的大問題分解成很多小問題分別求解，然后再把小問題的解合并成原始問題的解。由此可見，在生活中大量用到的、真正有用的方法常常都是簡單樸實的。

1　分治算法的原理

2　從分治算法到MapReduce

254 第30章 Google大腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Google大腦并不是一個什么都能思考的大腦，而是一個很能計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，與其說Google大腦很聰明,不如說它很能算。不過，換個角度來說，隨著計算能力的不斷提高，計算量大但簡單的數(shù)學(xué)方法有時能夠解決很復(fù)雜的問題。

1　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2　訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

4　延伸閱讀：Google大腦

274 第31章 區(qū)塊鏈的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——橢圓曲線加密原理

希爾伯特講，“我們直到能夠把一門自然科學(xué)的數(shù)學(xué)內(nèi)核剝出并完全地揭示出來，才能夠掌握它�！币员忍貛艦榇�表的加密貨幣的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)的算法，只有搞清楚加密貨幣的數(shù)學(xué)內(nèi)核，我們才能了解它的本質(zhì)。

1　不對稱、不透明之美

2　橢圓曲線加密的原理

282 第32章 大數(shù)據(jù)的威力——談?wù)剶?shù)據(jù)的重要性

如果說在過去的40年里，主導(dǎo)全球IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的是摩爾定律，那么在今后的20年里，主導(dǎo)IT行業(yè)繼續(xù)發(fā)展的動力則將來自于數(shù)據(jù)。

1　數(shù)據(jù)的重要性

2　數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和信息技術(shù)

3　為什么需要大數(shù)據(jù)

304 第33章 隨機性帶來的好處——量子密鑰分發(fā)的數(shù)學(xué)原理

人們總是喜歡確定性而不喜歡隨機性。但是從對確定性規(guī)律的把握上升到對隨機性規(guī)律的把握，恰恰是近代數(shù)學(xué)進步的標(biāo)志。量子通信就是建立在把握了有關(guān)隨機性規(guī)律的基礎(chǔ)之上。

1　用（激光）量子的偏振方向傳遞信息

2　利用隨機性保證信息安全

312 第34章 數(shù)學(xué)的極限——希爾伯特第十問題和機器智能的極限

世界上只有一小部分問題是數(shù)學(xué)問題，而數(shù)學(xué)問題中又只有極小的一部分問題有解。在這些問題中，今天已經(jīng)找到相應(yīng)算法的少之又少。因此，數(shù)學(xué)不是萬能的，我們需要了解數(shù)學(xué)的邊界在哪里。

1　圖靈劃定計算機可計算問題的邊界

2　希爾伯特劃定有解數(shù)學(xué)問題的邊界

3　延伸閱讀：關(guān)于圖靈機

323 附錄 計算復(fù)雜度

327 第三版后記

333 索引