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。...
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!
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。
评分信息论是我觉得最有用的课程之一,不管是科研,还是现实生活。 首先从信息论的角度看数字编码,从二进制,十进制,再到二十进制,其实是在用越来越多的符号来编码无穷尽的数字。二进制只需要两个符号0,1就可以编码所有数字,每个字符信息量较小,代价就是编码长度及其长,不利...
评分信息论是我觉得最有用的课程之一,不管是科研,还是现实生活。 首先从信息论的角度看数字编码,从二进制,十进制,再到二十进制,其实是在用越来越多的符号来编码无穷尽的数字。二进制只需要两个符号0,1就可以编码所有数字,每个字符信息量较小,代价就是编码长度及其长,不利...
评分可惜看过了,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!
还要再读的书
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
评分对于信息传递的讲的非常清楚。
评分好的教材真是比浪费时间的科普强多了
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。
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