但它实乃一本非常切合于机器学习和算法入门的计算机广泛书籍,遵照Action笔记的观念

第2章 自然语言管理 — 从准绳到总结

图灵测量检验(Turing
Test)—-令人和机械举行沟通,假设人敬谢不敏看清本身交换的对象是人恐怕机器时,就证实这么些机器有智能了。

自然语言管理采取句法分析和语义明白依旧走不通,全面地转向总括模型方法了。难道自然语言经过了上千年的衍生和变化,已经变得一定复杂,好些个语法而不是显眼的而是模糊的?已经不能够用Computer来拍卖?还是句法深入分析的算法须求一场革命性的变革?

 

人物传记

 

 

第15章 矩阵运算和文本管理中的八个分类难题

此间涉及了矩阵的古怪值分解,在学院时笔者平素没搞驾驭矩阵的一大堆运算是怎么用的。

 

第19章 谈谈数学模型的关键

第1章 文字和语言 vs 数字和消息

罗塞塔石碑记录了3种语言,难怪小编用的生龙活虎款特不错的罗丝tta软件是学语言用的。

看看《从风姿洒脱到无穷大》这本书。从博客园上找到了,一本古老的书,抽时间看看。

 

第10章 PageRank -谷歌(Google卡塔尔的民主表决式网名

第7章 贾里Nick和现代语言处理

那大器晚成章里说到少年时的教育难点,有四个视角超赞同。中学阶段花了相当短日子比同伙多读的课程,在高校之后能够用不长的光阴读完,因为大学时代的接头力比中学时要强盛多倍。学习(和带领卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎是一位生平的长河,中夏族民共和国的孩子由于中学阶段读了汪洋的读本,在大学现在往往恨恶了阅读。

第4章 谈谈中文分词

第9章 图论和网络爬虫

这里提到了人工智能中难点求解算法中常用的广度优先寻找BFS和纵深优先寻觅DFS。

在[网络爬虫]时,要在[散列表]中记录已经拜会过的网站。当长文本不低价数据相配,为了作用,利用[伪随机数发生器],将信息化为二进制随机数。那些可用来[加密]、[作品相符度匹配]等领域

第11章 如何规定网页和询问的相关性

TF-IDF

 

通讯模型 LenoardBaum 随机变量 随机进程 独立输出假诺 Witt比算法 语音识别

第3章 计算语言模型

标准可能率P(w2|w1):已经率先个词w1的前提下,第二个词w2现身的概率。

P(w2|w1) ≈ #(w1, w2) / #(w1)

其中:#(w1,
w2)是w1,w2五个词三回九转现身的次数,#(w1)是w1现身的次数,上述公式是在计算数据比一点都不小的情形下树立。

零可能率难题的管理:古德-图灵揣度(Good-Turing Estimate)

 

第13章 Google AK-47 的设计者 — 阿米特·士

第16章 新闻指纹及其使用

此间提到了越来越好的随机数生成算法—-Mason旋转算法Mersenne
Twister,适逢其时作者的Zobrist
HASH算法中须求用到随机数,想试试那越来越好的任意数能或不可能收缩部分HASH冲突?从英特网寻觅了刹那间找到了有关C语言代码,在自家的Visual
Studio 20第10中学现身链接错误,还未有找到原因。

此地提到的音信指纹与中中原人民共和国象棋局面表示中的Zobrist HASH算法是挨近的。

 

谈到最终,作者反就是认认真真把那本书看完了。不过由于《数学之美》有八十三个章节,差非常的少各类章节都在讲不一致的主旨,音讯量比较大。为了未来食而不化,继续深入学习,特在那花了些时间梳理了弹指间各章节的系统和正式词汇/人名,供我们参谋。

第10章 PageRank — 谷歌(Google卡塔尔的民主表决式网络排行本事

没看懂,以往再说。

散列表 布隆过滤器 二进制向量 随机映射 新闻指纹 垃圾邮件过滤

第12章 地图和地面搜索的最中央手艺-有限状态机和动态规划

 

章节

第6章 音信的胸襟和意义

从前做数据压缩时也超过过Shannon给熵做的概念,给定随机变量X,fX为X的可能率密度函数,则其熵h(X)为:

图片 1

三个离散化的公式,对于离散时限信号X={x1, x2, …,
xk
},
P(X=xi)表示xi并发的票房价值,则该非时域信号的新闻熵为:

图片 2

贝叶斯网路 可相信度 贝叶斯公式 联合概率分布 结构练习 参数操练 NP康健问题词分类 文本分类 Rephil局地最优 蒙特卡罗方法 EM进程

第8章 简单之美

那边涉及了做好搜索的贰个涉世,最大旨的渴求便是天天剖判10-十多少个不好的查找结果。对于人工智能中的机器博弈来讲,天天做10-18个不好的局面评估的剖析是否也是大器晚成种提升的办法?

 

第30章 谷歌大脑和人工神经网络

第5章 隐含马尔可夫模型

那豆蔻梢头章与可能率论、随机进程联系起来了,思考大学时学的一丝丝可能率论的学科,大概未有啥记念了。

AmitSinghal Ascorer 网络检索中的作弊难点 模型压缩 轻巧方法的可行
UdiManber 文本的句法剖析 机器学习 剖判不好的结果

那本书是在搜狐里乱转时开掘的,报着对数学的显然兴趣就买下了。由于书中的一些数学算法依旧有异常难度的,且与自个儿的实在职业相关性不太大,根据Action笔记的思想,只记录一些对本人有启发的Action。

Mitch马库斯 LDC语言质地库句子解析 深入分析器 Collins 基于调换准绳的机械学习方式词性标记

第17章 由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理

有关大素数分解的加密算法

 

人物传记:寻觅轻巧有效的消除办法

第13章 Google AK-47 的设计者

 

第22章 自然语言管理的黑社会老大Marcus和她的学习者

第14章 余弦定理和音信的归类

原先余弦定理中总计向量的夹角,还能用来相比两组特征的相同度,那是第贰次翻看本书时让自家感兴趣的事。贰当中学时学到的学识,实际上在实际中是有非常多接受的。如若中学老师知道那个相近的施用,恐怕会激起学生的无比兴趣,当您了解空间中的夹角实际上能够映射为现实生活中的其余性质,打开了这种假造后,数学知识能力真的发挥其效率。

cos(A) = (b*b + c*c – a*a) / (2*b*c)

椭圆模型

第18章 闪光的不自然是黄金 — 谈谈寻找引擎的反作弊难题

不关心。

 

末尾的开始和结果实在读不下来了,也不关怀了,独有布隆过滤器恐怕对本人还应该有个别用,现在再说吧,把章节的名称放在那呢。

 

第19章 谈谈数学模型的要紧

第20章 不要把鸡蛋置于一个篮子里 — 谈谈最大熵模型

第21章 拼音输入法的数学原理

第22章 自然语言管理的黑帮头目马库斯和她的好好弟子们

第23章 布隆过滤器

第24章 马尔可夫链的扩展 — 贝叶斯网络

第25章 条件随飞机场和句法深入分析

第26章 Witt比和他的Witt比算法

第27章 再谈文本自动分类难点 — 期望最大化算法

第28章 逻辑回归和研究广告

第29章 声东击西算法和Google 云总计的根基

可能率模型 TF-IDF 关键词权重 词频 截止词 凯琳SparckJones 文献学学报
交叉熵 Kullback-LeiblerDivergence

第4章 谈谈普通话分词

用总计模型可以很好地解决汉语分词难点。

 

查字典 最少次数的分词理论 分词二义性 郭进 动态规划 孙茂松 吴德凯

第26章 Witt比和她的Witt比算法

引入[信息熵]概念,把[信息]与[不明朗]结缘起来。减弱音讯[不显眼],其实是叁个尺度概率(已知Y,若X/Y相关,则能更精通X),为[互信息]

数值分析 线性代数 矩阵 古怪值分解 SVD 加权词频 矩阵特征值 数值深入分析奇异值分解的并行算法 

瞩望最大化 文本活动分拣 自底向上 文本中央 收敛 迭代 

网页排行作弊 反作弊 重复第生机勃勃词 买买链接 通讯模型 抗噪声 振幅相反
轿车噪声 解卷积 卷积 相关性 高斯白噪声 抗苦闷 出链 余弦间隔 图论 Clique
去噪音 找出结果权威性 谈起 句法解析 音信源描述 互新闻 聚合 收敛

 

 

标题拿到很满足,其实正是《数学之美》那本书的读书笔记。那是每叁个想学编制程序驾驭Computer的人都不应该错失的好书,必得引入

用总计的法子做自然语言管理,不再追究句法是或不是合理,而是计算哪意气风发种句法在语言材料Curry最常现身。
依据[苏梅岛若是]/条件可能率,总括语言模型的预计变得尤其简明可行,渐渐在分词、语音识别、机器学习里大展头角。

Dutt茅斯议会 马尔科夫如若 马尔科夫链 隐含马尔科夫模型 二元模型
BigramModel 语言材质库 大数定理 罗斯tta

安德鲁Viterbi MTK 动态规划 篱笆网络 有向图最短路径 隐含马尔科夫模型
状态跳跃 状态自环 输入法解码 扩频传输 噪音 时分多址 频分多址 FDMA TDMA
CDMA MTK集团

第29章 各个击破算法和谷歌 云总计的基本功

第11章 如何规定网页和询问的相关性

第24章 马尔可夫链的扩张 — 贝叶斯互连网

协助举行概率布满 文法深入分析 语义深入分析 拉纳帕提 括括号 最大熵模型 对数函数
浅层解析 条件随飞机场 无向图 隐含马尔科夫模型 边缘布满 大数定理 指数函数
Gparser 犯罪预测 方式识别 机器学习 生物资总公司结 防备犯罪的可能率

对此消息分类,利用TF-IDF描绘音讯文本(特征向量卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,感到向量夹角(余弦定理)能够描述两个间的相关性。但当向量过大时,供给引用[矩阵]中的[奇怪值分解],以减掉计算进程。其余,由于数据量过大,工产业界在斟酌如MapReduce等并行算法。

大家在自然语言管理里曾经走过弯路——过于关怀句法和文件解析。但这种措施复杂渡过大且不能够很好适配新句法,一九七〇s后大家提议基于[通讯系统]和[包括马尔科夫模型]的自然语言管理方法。而随着计算机本领的开荒进取,[统计]措施更为人所知,在工产业界布满应用[数据发现/网页寻觅/语音识别/机译]

 

实质上,即使近几来来数据分析数据开采机器学习的定义特别相当的红,恐怕过多少人会感觉这是近些年才日渐珍贵起来并摇身生龙活虎变大器晚成保险套方法论的新东西。然而实际早在微管理机设计的初端,数据剖判与开采,就选用于写代码搞算法的黄金时代体了。

 

最大熵模型,即保留却只好鲜明性,那是[指数模型]。在众多地方都用到

音讯熵 无损压压编码 散列表 随机映射 1二十七位二进制 消息指纹
伪随机数产生器算法 PEscortNG Mason旋转算法Mersenne Twister
加密的伪随机数发生器CSPLX570NG 剖断集结基本相近 想死哈希 关键帧的领取
录像特征提取

第28章 逻辑回归和查找广告

正因如此,大家能够说,数据深入分析和钻井,早已被选取在微处理器科学的任何了。所以脱离了编程和对Computer通晓的机械学习和多少深入分析是在耍流氓。反而来,倘若数量深入深入分析学习遭受瓶颈,通过进一层读书算法及其实际利用,精通数据结议和规划,领悟编制程序,大概能更便捷得突破瓶颈期。

数量深入分析?他们风度翩翩度起来用了?

二进制 布尔代数 GottfriedLeibniz 二进制计算机 香农 量子力学 离散数学
索引 分布式存款和储蓄

 

第8章 轻松之美-布尔代数和寻觅引擎的目录

深度学习 谷歌大脑 有向元 贝叶斯网络 人工神经互联网

第23章 布隆过滤器

离散数学 数理逻辑/布尔运算 图 遍历Traverse 广度优先搜索 深度优先找寻 弧
网络爬虫 散列表HashTable

第5章 隐含马尔可夫模型

网页质量音信 PageRank 民主表决 链接权重 荒凉矩阵计算 系统论 信息寻觅课程

平均击键次数 消灭歧义香浓第一定理 音讯熵 词库 语言模型 可能率论 动态规划
通讯难题 有向图

第18章 闪光的不自然是白金

第20章 不要把鸡蛋置于二个篮子里 — 谈谈型

香农 消息熵 比特 音信量 冗余度 通讯的数学原理 祛除不明显性 联合可能率遍布条件概率分布 互音信 语言材质  DavidYarowsky 

凯撒大帝 音讯论 跳舞的小人 反函数 自变量 亚德利赫伯特OsborneYardley
中黄炎子孙民共和国黑室 公开秘钥 奇骏SA算法 Rabin算法 互素 合同数

第9章 图论和网络爬虫

介绍一些化学家的钻研思路

第15章 矩阵运算和文本管理中的三个分类难题

第1章 文字和言语 vs 数字和新闻

第6章 音讯的胸襟和效劳

资源新闻活动分类 TF-IDF 特征向量 特征向量之间的相符性 向量代数 余弦定理
余弦相近性 自底向上不断统风度翩翩 RaduFlorian 自动分拣 杂谈评定检查核对 

第3章 总括语言模型

[总结语言模型]虽说实惠,但在骨子里职业中必要更急速的算法。
[通讯模型]的引进,把自然语言管理等价于通讯模型的解码难点。结合[满含马尔科夫模型]。让分词难点/多义词难点,成为[越来越小范围]内的原则可能率,提升了运算功效

那正是说话题扯回来,为何看完那本书,会有种——数据剖析,他们早就起来在做——的痛感呢?

第12章 有限状态机和动态规划——地图和本地搜索的最主旨技巧

介绍[马尔科夫]意气风发类别推广。如[贝叶斯网络]是马尔科夫链的放大,消除多少个节点的票房价值总计,在[分词]上有杰出成就。而[准绳随飞机场]类似于[贝叶斯互联网],只然而它归于[无向图],与[最大熵]关系起来。其余,[括括号]把[文法深入分析]与数学模型关联起来,更管用扩充文本解析。

用来决断贰个要素是或不是在一个晤面里

抽象点来讲,是算各样算法的复杂度。具体一点,从二个google搜索引擎的开支,供给调研人士犹豫不决去衡量计算机财富与产物功效间的最好解,到在各类开支中不停地追求打字速度最优,深入分析瓶颈,都以总括数据、解析难题、抽象解决的老三套。曾听人作弄说,“一直未有怎么新的数码物工学家,超多学科本来便是构建在数量计算与解析功底上的,数据化学家向来就存在”。

分治算法 各个击破 MapReduce 合并列排在一条线序

而上述这么些思虑,正是《数学之美》里向大家体现的美妙世界。

[Witt比算法]属于[动态规划算法],针对[篱笆网络]这种奇特的图,可一蹴即至许多[含有Marco夫链]的模型。

最大熵 椭圆模型 AT&T 不分明性 指数模型 I.Csiszar 归豆蔻梢头化因子
AdwaitRatnaparkhi 词性标志系统 句法深入分析器 对冲基金 文化艺术复兴技艺集团


看这一个名字,你大概感觉它正是一本讲数学的书,感到无聊而直接就想扔掉。但它实乃一本特别相符于机器学习和算法入门的微机布满书籍。小编把他搞各类实验钻探,甚至在GOOGLE多年职业的胆识,都缩水在那本书里,用浅显易懂的言语,给我们做了二遍机器学习科学普及,厘清了各个概念数学原清理计算法的前生今生,
还明白它们怎么在检索世界、自然语言识别领域大放光泽。

新闻六因素 罗曼Jakobson 最大熵迭代算法 BCJCRUISER算法 Witt比算法 ICASSP CLSP 

第7章 贾里Nick和今世语言处理

第2章 自然语言管理——从法规到总括

第14章 余弦定理搜狐息的归类

别的,在此本书里,小编还把他近几来科学研讨的各个资历道理,穿插在三个个案例中汇报。例如说,“简短模型在工业界的实用性”,认为“学才具学‘道’比学‘术’尤其主要”等等。他还一再强调要多深入分析格外结果,感到简约可行的缓慢解决方案,往往创设在对细节足够的讨论以致思考上。那个对于经历不足的人,确实是十三分宝贵的财富。

除向外排水序和六柱预测关性以外,要肃清噪音[寻觅引擎作弊]和决断寻觅结果的[权威性]。对噪音驱除做[解卷积],对全文进行[句法分析],找到[提及]消息,推断音讯源的权威性

第25章 条件随机场和句法剖析

机械智能 图灵测量检验 隐含马尔科夫模型 FrederickJelinek IBM华生实验室
PeterBrown

关键字

概述

 

第31章 大数据

查找的主干:按[图]下载尽也许多的网页,用[TRUE/FALSE]创设网页根本词的目录,利用[PageRank]操纵排序,再通过[TF-IDF]衡量关键词权重,提升查询与网页之间的[相关性]

切比雪夫不等式

逻辑回归 生机勃勃层的人工神经互连网 锻炼最大熵模型 IIS

输入法的频率,利用词和上下文相关性提升功效。涉及[动态规划]及[语料库]

介绍了如Kmeans聚类,逻辑回归,布满式运算、人工神经网络的底工内容。

第27章 再谈文本自动分拣难点 — 期待最大化算法

星星状态机 有向图 有向弧 初阶境况 终止状态 模糊匹配 基于可能率的星星点点状态机
离散的马尔科夫链 AT&T 加权图 最短路线 动态规划DynamicProgramming 

第16章 音信指纹及其应用

第17章 由影视剧《暗算》所想到的 — 谈谈原理

第21章 拼音输入法的数学原理

利用[少数状态机]开展地址解析(省/市/县稳住识别),又因为稍稍地方不专门的学问,要用到[基于可能率的马尔科夫链]张开剖析。而在五个地点之间设计路径,接纳[图]里的[动态规划]张开高效寻找

 

由此天工学的事例再次重申数学模型的首要性