具体描述
信息论是研究信息传输和信息处理过程中的一般规律的一门学科，也是现代信息通信领域的一门基础理论。本书以香农的3个编码定理为中心，重点讲述了相关的基本概念、基本原理和基本方法。本书是作者根据多年教学经验编著而成的。鉴于目前学生可选择的课程越来越多，每门课的学时数不会很大，因此本书只讲述经典香农信息论的内容，而没有涉及过多分支。
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用户评价
这本书最让我感到惊喜的是，它并没有将信息论仅仅局限于传统的通信领域，而是将其触角延伸到了更广泛的领域，让我对“信息”这个概念有了更宏观和更深刻的理解。在阅读过程中，我发现书中对“最大似然估计”（maximum likelihood estimation）和“贝叶斯推理”（Bayesian inference）的引入，与信息论中的一些概念有着天然的联系。例如，在进行数据分析时，我们常常需要根据观测到的数据来推断潜在的概率分布，而信息论中的熵和互信息（mutual information）可以帮助我们量化这种不确定性和信息量。书中关于“最小描述长度”（Minimum Description Length, MDL）原理的讨论，更是将信息论的原理与统计推断完美结合。MDL原理认为，最好的模型是能够以最短的描述长度来解释数据的模型，这与信息论中追求信息压缩的思想不谋而合。我看到了如何利用信息熵来衡量模型的复杂度，以及如何平衡模型的拟合度和简洁性。这对于我理解机器学习中的模型选择和正则化（regularization）有了全新的视角。特别是书中对“交叉熵”（cross-entropy）的讲解，让我明白它不仅仅是一个损失函数，更是衡量两个概率分布之间差异的指标，在分类问题中，最小化交叉熵等同于最大化预测分布与真实分布之间的相似度。这种将信息论的数学工具应用于机器学习的例子，让我看到了信息论强大的生命力和应用潜力。这本书让我意识到，信息论不仅仅是关于比特流和信道容量，它更是关于如何量化知识、如何做出最优决策、如何理解复杂系统背后的信息流动规律。它提供了一种全新的思维框架，让我能够更清晰地认识到，在海量的数据中，隐藏着怎样深刻的规律和价值。
评分坦白说，一开始我拿到这本书时，并没有抱太大的期望，觉得信息论可能过于枯燥乏味，充斥着各种公式和推导。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者的叙述风格非常吸引人，他并没有直接抛出艰深的数学概念，而是从一些通俗易懂的例子入手，比如“信箱问题”或者“扑克牌洗牌”，然后慢慢引导读者进入信息论的世界。这种循序渐进的方式，让我能够一步步消化和理解那些复杂的理论。尤其让我印象深刻的是，书中对“马尔可夫链”（Markov chains）的介绍。我一直对这种描述状态转移的随机过程感到好奇，而书中将其与信息论的熵的概念联系起来，让我明白了如何计算一个马尔可夫链的稳态分布，以及如何利用熵来衡量状态之间的信息传递效率。这对于理解自然语言处理中的语言模型，或者社交网络中的信息传播模型，都非常有帮助。此外，书中对“隐藏马尔可夫模型”（Hidden Markov Models, HMMs）的讲解，更是让我大开眼界。它揭示了如何从一系列不可见的“隐藏状态”推断出可观测到的“输出序列”，这在语音识别、基因序列分析等领域有着广泛的应用。书中对Viterbi算法的介绍，让我理解了如何找到最有可能产生观测序列的隐藏状态序列，这是一种非常巧妙的动态规划思想。这本书最大的优点在于，它能够将信息论的理论与实际应用紧密结合，让我看到了这些抽象的数学概念如何在现实世界中发挥巨大的作用。它不仅仅是一本教材，更像是一本关于“如何用信息的力量解决问题”的指南。
评分读这本书的过程，感觉就像是在攀登一座知识的高峰，每一步都充满了挑战，但也每一步都能看到更辽阔的风景。这本书并没有像很多科普读物那样，把所有东西都简化到“一句话就能懂”的程度，而是保留了数学的严谨性，一步步引导读者去理解那些深奥的公式和定理。我尤其喜欢书中对编码（coding）部分的处理。无论是信源编码（source coding），比如如何用最少的比特来表示信息（无损压缩和有损压缩），还是信道编码（channel coding），比如如何通过增加冗余来纠正传输错误，书中都给出了详细的推导和算法描述。理解了信源编码，我才明白为什么MP3能把音频文件压缩得那么小，而又不会损失太多音质；理解了信道编码，我才明白为什么手机在信号不好的地方，依然能够勉强接通电话，甚至还能传输一些基本的数据。书中对霍夫曼编码（Huffman coding）和香农-范诺编码（Shannon-Fano coding）的介绍，让我看到了如何根据符号出现的概率来构造最优的前缀码，这是一种多么精巧的设计！而对于纠错码，比如循环码（cyclic codes）和卷积码（convolutional codes）的介绍，虽然涉及一些代数和线性代数的知识，但作者的讲解非常耐心，通过图示和具体的例子，帮助我们理解它们是如何在信息中“藏入”校验位，从而实现错误检测和纠正的。我印象最深刻的是，书中提到了一个重要的结论：只要信息的传输速率低于信道容量，就一定存在能够任意可靠地传输信息的编码方法。这个结论简直是太震撼了！它在理论上为可靠通信提供了无限的可能性，虽然在实际工程中会面临计算复杂度和延迟等问题，但它奠定了整个通信科学的基石。我感觉，这本书不仅仅是在讲信息论，它更是在讲述人类如何克服信息传递的障碍，如何让知识和信息在全球范围内流动，这种感觉非常令人振奋。
评分这本书的结构安排让我觉得非常合理，它层层递进，将信息论的核心概念一一展现。从最基础的信息量定义，到熵、联合熵、条件熵、互信息，再到信道容量、编码理论，每一个章节都像是在为下一个章节打下坚实的基础。我特别喜欢书中对“互信息”的深入探讨。互信息衡量了两个随机变量之间共享的信息量，这让我开始思考，在现实生活中，我们获取到的信息，有多少是真正“新”的，有多少是我们已经知道的，或者与我们已知的信息是高度相关的。这对于我理解数据的冗余度、特征选择，甚至是我们人脑的认知过程，都提供了一个全新的视角。当我看到互信息与条件熵之间的关系式时，我突然意识到，我们之所以能够通过观察某个变量来减少对另一个变量的不确定性，正是因为它们之间存在着互信息。这是一种非常直观的理解。书中对“ KL散度”（Kullback-Leibler divergence）的介绍，更是让我明白，它不仅是衡量两个概率分布差异的度量，在信息论中，它也与信息增益的概念紧密相连。在机器学习中，最小化KL散度常常用于优化模型的参数，使其预测的分布尽可能接近真实分布。这种将信息论的概念应用于统计推断的例子，让我觉得信息论的工具箱非常强大。这本书让我开始重新审视那些看似简单的统计学概念，并发现它们背后隐藏着深厚的信息论思想。它让我看到了，统计学和信息论并非是相互独立的学科，而是相互补充，共同构建了我们理解世界的重要理论框架。
评分这本书真是让我大开眼界！一直以来，我对信息的本质，以及我们如何度量、传输和存储信息总是有种朦胧的认知，总觉得里面有什么精妙的数学原理在支撑着。直到我翻开《信息论基础教程》，才发现原来一切都有条可循，而且比我想象的还要来得严谨和深刻。书里对“信息量”的定义，不再是模糊的“知道某事的新鲜程度”，而是通过概率来量化，这简直是打开了一个新世界。比如，你知道一个非常罕见的事件发生，其信息量就很高，因为它“意外性”很强，反之，一个司空见惯的事件，即使你说出来，信息量也微乎其微。这种基于概率的量化方法，让我第一次理解了为什么在信息传输中，冗余度（redundancy）是如此重要，它就像是信息传输中的“保险”，能够帮助我们在有噪声的环境下，尽可能地恢复出原始信息。书中对熵（entropy）的阐述更是核心中的核心，它不仅仅是混乱度的度量，更代表了一个信息源的平均信息量。当我看到熵的数学表达式，以及它如何与概率分布紧密相连时，我脑海中那些关于信息不确定性的模糊概念瞬间变得清晰起来。作者用了很多生动的例子，比如抛硬币、猜谜语等等，将抽象的概念具象化，让我这个非数学专业背景的读者也能逐步领会。特别是当书中引入了信道容量（channel capacity）的概念后，我才真正体会到信息论在通信工程中的巨大价值。它告诉我们，在给定的信道条件下，能够可靠传输的最大信息速率是多少，这个理论上的上限，对于设计高效可靠的通信系统至关重要。我仿佛看到了无数工程师们，是如何在信息论的指引下，不断突破通信技术的瓶颈，实现从模拟到数字，再到如今高速率、高可靠性的无线通信的。这本书不仅仅是理论的堆砌，更多的是一种思维方式的启迪，它教会我如何用信息论的视角去审视周围的世界，从数据压缩到机器学习，甚至到生物信息学，似乎处处都能看到信息论的影子。
评分这本书的写作风格非常严谨，同时又不失趣味性。作者通过大量的例子和图示，将抽象的信息论概念变得更加直观易懂。我尤其喜欢书中对“数据压缩”（data compression）的深入分析。从无损压缩的霍夫曼编码，到有损压缩的JPEG和MP3，书中都进行了详细的介绍和原理分析。这让我明白了，为什么我们可以将体积庞大的文件压缩到很小的程度，同时又能在需要时恢复出原始信息（无损）或者近似的信息（有损）。书中对“熵”在数据压缩中的作用的解释，让我理解了为什么出现频率越高的符号，越应该用更短的编码来表示，这样才能达到最优的压缩效果。这是一种多么精妙的数学优化！此外，书中对“信道编码”（channel coding）的讨论，也让我对通信的可靠性有了更深刻的认识。我明白了，为什么在有噪声的信道中，我们仍然可以可靠地传输信息，这都是归功于各种纠错码的设计。书中对线性分组码和卷积码的介绍，让我看到了信息论在工程实践中的巨大价值。这本书让我开始用信息论的视角去思考，如何更有效地存储、传输和处理信息，这对于我未来的学习和工作都有着重要的指导意义。
评分阅读这本书的过程，是一次充满智力挑战的旅程。作者并没有因为信息论本身具有的数学难度而选择回避，而是以一种非常系统和深入的方式，引导读者一步步深入。我尤其欣赏书中关于“香农信息论”（Shannon information theory）基础的讲解。从信息量的定义，到熵的数学公式，再到联合熵、条件熵、互信息，每一个概念的引入都有其清晰的逻辑脉络。特别是当书中开始讨论“信息率失真理论”（rate-distortion theory）时，我才意识到，即使是有损压缩，也并非是随意丢弃信息，而是有一个理论上的最优界限，即在给定的失真程度下，能够达到的最小信息速率。这让我对数据压缩技术有了更深的理解。书中对“译码”（decoding）过程的讲解，也让我体会到了信息论在实际应用中的重要性。如何从接收到的带有噪声的信号中，尽可能准确地恢复出原始信息，这是信道编码的核心挑战。书中对各种译码算法的介绍，虽然有些复杂，但却展现了信息论的工程实用性。这本书让我开始思考，我们日常生活中的很多事物，都可以用信息论的框架来解释。比如，语言的冗余度，能够帮助我们在嘈杂的环境中更好地理解对方；生物体的基因信息，也遵循着信息论的某些规律。这种跨学科的思考，让我觉得信息论的价值远远超出了通信工程本身。
评分这本书给我最大的启示是，原来我们日常生活中那些看似偶然的现象，背后往往蕴含着深刻的信息规律。比如，书中对“信息传输的噪声”的讨论，让我对电话信号时断时续，或者网络传输出现丢包有了更直观的理解。作者并没有回避这些“不完美”，而是深入分析了噪声的来源，以及信息论是如何帮助我们设计出能够对抗噪声的编码和解码方案。我特别对书中关于“纠错码”（error-correcting codes）的部分印象深刻。它让我明白，我们之所以能够在有损的环境下，依然能够比较可靠地获取信息，并非偶然，而是科学家们长期努力的结果。书中对线性分组码（linear block codes）的介绍，让我看到了如何通过矩阵运算来构造和解码纠错码。虽然代数知识对我来说有些挑战，但作者通过生动的图示和简单的例子，一步步地引导我理解了校验矩阵、生成矩阵的概念，以及如何利用它们来进行错误检测和纠正。这让我感觉，信息论不仅仅是关于理论的美感，更是关于如何用数学的智慧来解决工程上的难题。当我看到信息论能够为手机通信、卫星通信、甚至DVD的纠错播放提供理论支持时，我才真正体会到它的实际价值。这本书让我觉得，信息论是一门既有深度又有广度的学科，它不仅能够帮助我们理解信息的本质，更能指导我们如何高效、可靠地处理信息，从而推动科技的进步。
评分这本书让我对“信息”这个概念的理解，从模糊走向清晰，从感性走向理性。作者以一种非常系统和深刻的方式，将信息论的核心原理娓娓道来。我印象最深刻的是，书中对“互信息”（mutual information）的讲解。它不仅仅是衡量两个随机变量之间的统计依赖性，更是一种量化了“一个变量能够提供关于另一个变量多少信息”的工具。这让我开始思考，在我们接收到的各种信息中，有多少是真的能够帮助我们做出判断，有多少只是背景噪音。书中将互信息与条件熵联系起来，让我理解了“知道”与“不知道”之间的关系，以及信息是如何减少不确定性的。这对于我理解数据挖掘中的特征选择，以及机器学习中的模型评估，都有着重要的启发。此外，书中对“信道容量”（channel capacity）的推导，让我认识到，在任何通信系统设计中，信道容量都扮演着至关重要的角色。它设定了一个理论上的极限，即在给定信道条件下，能够可靠传输的最大信息速率。这让我对通信系统的优化和设计有了更深刻的认识。这本书不仅仅是一本关于信息论的教程，它更像是一本关于如何理解和利用信息力量的哲学指南。它让我开始用一种全新的方式去审视世界，去理解那些隐藏在数据和信号背后的深刻规律。
评分这本书的内容确实让我受益匪浅，它不仅教授了扎实的信息论理论知识，更重要的是，它培养了我一种分析问题和解决问题的思维方式。书中对“信道容量”（channel capacity）的推导过程，让我体会到了数学的严谨性和逻辑的强大。作者并没有直接给出公式，而是从香农的噪声信道编码定理（Shannon’s noisy-channel coding theorem）出发，一步步地引导读者理解这个至关重要的概念。当我看到信道容量与信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）之间的关系时，我突然明白了为什么在信号质量好的情况下，我们可以传输更多的数据，而在信号不好的情况下，传输速率就会受到限制。这种理论上的解释，让我对通信系统的设计有了更深入的认识。书中对“比特”（bit）这个基本单位的强调，以及信息量如何通过比特来量化，让我开始从信息量的角度去审视一切。比如，一个信息包含多少比特，就意味着我们掌握了多少关于这个事物的“确定性”。这让我意识到，在信息爆炸的时代，如何有效地筛选和提取有用的信息，变得尤为重要。这本书让我看到了信息论在数据压缩、模式识别、机器学习等领域的广泛应用。它让我明白，理解信息论，就像是掌握了一把解锁更复杂科学问题的钥匙。它让我对未来科技的发展充满了好奇和期待。
评分简洁明了，挺适合速成备考
评分为当时讲课的老师给五分。
评分简洁明了，挺适合速成备考
评分简洁明了，挺适合速成备考
评分简洁明了，挺适合速成备考
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