Wu Jun: The Beauty of Mathematics

  The Beauty of Mathematics is a book published by People\'s Posts and Telecommunications Press in May 2012, written by Wu Jun, and reprinted in 2014. The book explains the profound mathematical principles in a more popular and easy-to-understand way, so that non-professional readers can also appreciate the charm of mathematics. Through specific examples, it teaches readers how to simplify problems, how to use mathematics to solve engineering problems, and how to think outside the box and constantly innovate. Table of Contents Preface 1 Preface 2 Introduction Chapter 1 Text and Language vs Numbers and Information Chapter 2 Natural Language Processing - From Rules to Statistics Chapter 3 Statistical Language Model Chapter 4 Talking about Chinese Word Segmentation Chapter 5 Hidden Markov Model Chapter 6 Measurement and Function of Information Chapter 7 Jarnik and Modern Language Processing Chapter 8 The Beauty of Simplicity - Boolean Algebra and Search Engine Indexing Chapter 9 Graph Theory and Web Crawler Chapter 10 PageRank - Google\'s Democratic Voting Web Page Ranking Technology Chapter 11 How to Determine the Relevance of Web Pages and Queries Chapter 12 The Most Basic Technology of Maps and Local Search - Finite State Machines and Dynamic Programming Chapter 13 The Designer of Google AK-47 - Dr. Amit Singh Chapter 14 Law of Cosines and Classification of News Chapter 15 Matrix Operations and Two Classification Problems in Text Processing Chapter 16 Information Fingerprint and Its Application Chapter 17 Inspired by the TV Series \"The Counterfeiter\" - Talking about the Mathematical Principles of Cryptography Chapter 18 All that glitters is not gold - Chapter 19: Talking about the anti-cheating problem of search engines Chapter 20: Talking about the importance of mathematical models Chapter 21: Don’t put all your eggs in one basket - Talking about the maximum entropy model Chapter 22: The mathematical principle of Pinyin input method Chapter 23: The godfather of natural language processing, Marcus, and his outstanding disciples Chapter 24: The extension of Markov chain - Bayesian network Chapter 25: Conditional random field and syntactic analysis Chapter 26: Viterbi and his Viterbi algorithm Chapter 27: Talking about the problem of automatic text classification again - Expectation maximization algorithm Chapter 28: Logistic regression and search advertising Chapter 29: The basis of the algorithm of breaking down one by one and Google cloud computing Appendix postscript