Information Theory, Inference and Learning Algorithms

Information Theory, Inference and Learning Algorithms pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:Cambridge University Press
作者:David J. C. MacKay
出品人:
頁數:640
译者:
出版時間:2003-10-6
價格:USD 80.00
裝幀:Hardcover
isbn號碼:9780521642989
叢書系列:
圖書標籤:
  • 機器學習 
  • 信息論 
  • 人工智能 
  • 計算機 
  • 數學 
  • AI 
  • Inference 
  • 計算機科學 
  •  
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Information theory and inference, taught together in this exciting textbook, lie at the heart of many important areas of modern technology - communication, signal processing, data mining, machine learning, pattern recognition, computational neuroscience, bioinformatics and cryptography. The book introduces theory in tandem with applications. Information theory is taught alongside practical communication systems such as arithmetic coding for data compression and sparse-graph codes for error-correction. Inference techniques, including message-passing algorithms, Monte Carlo methods and variational approximations, are developed alongside applications to clustering, convolutional codes, independent component analysis, and neural networks. Uniquely, the book covers state-of-the-art error-correcting codes, including low-density-parity-check codes, turbo codes, and digital fountain codes - the twenty-first-century standards for satellite communications, disk drives, and data broadcast. Richly illustrated, filled with worked examples and over 400 exercises, some with detailed solutions, the book is ideal for self-learning, and for undergraduate or graduate courses. It also provides an unparalleled entry point for professionals in areas as diverse as computational biology, financial engineering and machine learning.

具體描述

讀後感

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可惜看过了,理解不深刻,又忘了。 准备拾起来,虽然基本上工作用不上,就当是完成一个念想吧! 加油!

評分

我感觉啊,这本书写的条理很清晰,可是太简明扼要了好像,我读不懂。可我碰到的问题上面有介绍,我又没找到其它地方,我只有读这个,可我读不懂。我郁闷。  

評分

学习信息论的时候,老师推荐的,然后就买来了。实例很多,习题也很经典,花费了一个学期看了一遍,感觉对信息论的理解完全高了好多个层次。  

評分

我感觉啊,这本书写的条理很清晰,可是太简明扼要了好像,我读不懂。可我碰到的问题上面有介绍,我又没找到其它地方,我只有读这个,可我读不懂。我郁闷。  

評分

学习信息论的时候,老师推荐的,然后就买来了。实例很多,习题也很经典,花费了一个学期看了一遍,感觉对信息论的理解完全高了好多个层次。  

用戶評價

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最好的信息論教材。開課瞭:http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/

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信息論和機器學習是一個硬幣的兩麵。傳統的信息論兩條理論上的香農,工程應用是通信。具體的:貝葉斯數據模型,濛特卡洛,變分法,聚類算法,神經網絡。大腦是壓縮和通信係統

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: G201/M153

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有誰一起學習這本書嗎?一起討論吧QQ:63583981

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圖文並茂,但是有點廢話太多,數學不嚴謹。

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