《数学之美》

学习之《数学之美》

20170808 周二

今天起我开始阅读《数学之美》，目前的专业领域是信息与通信工程，与其介绍的内容紧密相连。我已经阅读了书中的引言和其他相关内容，并感觉这本书非常值得一看。现在已经投入了阅读，并打算进行系统的读书笔记

第一章，用语言的方式探寻数学运用。

第二章详细阐述了语言识别初期的发展历程，在这一阶段中研究者经历过的挫折促使他们最终建立了基于统计模型的语言识别系统

20170809周三

第三章 从概率论的视角阐述现代语音识别的方法 凝视着那些精妙的数学公式 真的是很神奇

第四章，分词法，此地安能居住，其人好不悲伤。分词法的进展。

在本章中讨论了隐式马尔可夫模型，并将其应用于构建通信系统模型。对于某些概念仍需深入理解。本理论在机器学习领域具有重要意义，在实际应用中需要不断深化对这一理论的理解才能取得更好的效果。目前对这一理论的理解还不够透彻，在后续的学习过程中需要更加注重相关知识点的掌握与运用才行。其中大量涉及基于序列数据的学习方法的研究工作都离不开鲍姆-韦伯斯训练方法的支持与维特比解码策略的具体实现工作作为人工智能领域的重要组成部分这些算法是解决实际问题的关键部分

第六章 香农 信息论 信息大小等于不确定性大小 信息熵 H_x 等于负概率对数之和 随机变量X的概率对数形式之和 X的不确定性越大 当X的不确定性越大时 其熵值也随之增大 冗余度