本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J．C．MacKay博士总结多年教学经验和科研成果，于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法，而且以高度的学科驾驭能力，匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题，从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。本书注重理论与实际的结合，内容组织科学严谨，反映了多门学科的内在联系和发展趋势。同时，本书还包含了丰富的例题和近400道习题(其中许多习题还配有详细的解答)，便于教学或自学，适合作为信息科学与技术相关专业高年级本科生和研究生教材，对相关专业技术人员也不失为一本有益的参考书。...
具体描述
读后感
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。
评分我感觉啊，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。
评分我感觉啊，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。
评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。
评分1.刚从图书馆借到这本书，顺着书中的支持网站，发现作者把公开课视频也免费放到网上了，还可以直接下到英文原版电子版，这是什么精神~ ”A series of sixteen lectures covering the core of the book "Information Theory, Inference, and Learning Algorithms (Cambridge Un...
用户评价
还要再读的书
评分后面比较精彩 尤其是基因
评分对于信息传递的讲的非常清楚。
评分有习题还有解答。涉及知识面很广，例子很犀利。好书推荐。
评分以更本质的信息论的角度去看待机器学习问题 将概率视作推理的强大工具
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