Information Theory, Inference and Learning Algorithms pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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具體描述
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.
著者簡介
圖書目錄
讀後感
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Mackay在我心中是一个多才多艺的天才，他重新发现了LDPC码的价值，使得这一具有革命性影响的信道码没有沉没在故纸堆中。这本书神奇地把数据压缩、通信理论、神经网络甚至是分布式算法这些我们在多门课程中学习的东西统一到了统计尤其是Bayesian统计的大框架下来，使得我们的...
評分可惜看过了，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！
評分Mackay在我心中是一个多才多艺的天才，他重新发现了LDPC码的价值，使得这一具有革命性影响的信道码没有沉没在故纸堆中。这本书神奇地把数据压缩、通信理论、神经网络甚至是分布式算法这些我们在多门课程中学习的东西统一到了统计尤其是Bayesian统计的大框架下来，使得我们的...
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
隻看瞭chapter巨多，隻看瞭幾個，感覺有點大雜燴。。。但提到的部分都是比較精簡，有一種Wasserman的哪本The elements of statistics的即視感。。。不太喜歡這種永遠讓人忍不住去翻reference的handbook風格。。。
评分http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/ http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn_lectures/
评分作者Mackay，要記住的。買瞭一本中文的，要中英文對照著讀。這本書是真是練習內功呀。
评分最好的信息論教材。開課瞭：http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/
评分: G201/M153
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