Information Theory, Inference and Learning Algorithms

Information Theory, Inference and Learning Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:Cambridge University Press
作者:David J. C. MacKay
出品人:
页数:640
译者:
出版时间:2003-10-6
价格:USD 80.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780521642989
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习
  • 信息论
  • 人工智能
  • 计算机
  • 数学
  • AI
  • Inference
  • 计算机科学
  • Information Theory
  • Inference
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  • Statistics
  • Data Science
  • Algorithms
  • Probability
  • Deep Learning
  • Coding
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具体描述

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.

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目录信息

读后感

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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...  

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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。  

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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!

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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!

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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。  

用户评价

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只看了chapter巨多,只看了几个,感觉有点大杂烩。。。但提到的部分都是比较精简,有一种Wasserman的哪本The elements of statistics的即视感。。。不太喜欢这种永远让人忍不住去翻reference的handbook风格。。。

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感觉有时间慢慢啃的话肯定能打开很多新世界大门

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I only read it a little

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有点难,但是我觉得写的挺好的。

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“ this exciting textbook”....才知道MacKay去世了,可惜啊。

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