Information Theory, Inference and Learning Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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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.
作者简介
目录信息
读后感
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！
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...
用户评价
《信息论、推断与学习算法》——这个名字本身就承载着我对深度理解和技术突破的无限渴望。我一直认为，真正的学习不仅仅是掌握技能，更是理解技能背后的原理。在机器学习这个日新月异的领域，尤其如此。信息论，这个曾经让我为之着迷的学科，其核心概念如熵、互信息等，是否能够为我们理解学习的本质提供一种全新的视角？它如何帮助我们量化信息的不确定性，以及模型在学习过程中如何有效地减少这种不确定性？我对“推断”这一环节尤为好奇，它是否意味着这本书将教会我们如何从有限的数据中做出最优的决策，并评估我们决策的可靠性？更不用说“学习算法”了，我渴望书中能够揭示那些驱动现代人工智能的算法的内在逻辑，让我不再只是一个模仿者，而是能够成为一个有创造力的实践者。这本书的结构暗示了一种从基础理论到实际应用的清晰脉络，而我正是那个希望沿着这条脉络，一路探索到知识高峰的求学者。我相信，这本书将是我在智能科学领域的一次重要的思想启蒙。
评分这本书的名字听起来就让人充满了好奇，"Information Theory, Inference and Learning Algorithms" 听起来像是通往人工智能和数据科学核心的钥匙。我一直对机器学习背后那些深刻的数学原理感到着迷，尤其是那些能够解释为什么某些算法有效，而另一些则不然的理论。想象一下，如果我能深入理解信息论如何量化我们对世界的认知，以及它如何影响我们从数据中推断出意义的能力，那将是多么令人兴奋的事情。我设想这本书会像一本百科全书，涵盖从香农的熵概念到贝叶斯推理的细微之处，再到各种学习算法的内在机制。我特别期待能够学习到如何通过信息论的视角来理解模型的复杂性，以及如何利用它来设计更高效、更具泛化能力的算法。这本书的标题暗示着它将带领读者进行一次深刻的学术探索，而我正是那个渴望踏上这段旅程的求知者。我相信，一旦我掌握了这些基础知识，我将能够更清晰地看到人工智能领域的宏伟蓝图，并能更有信心地去探索那些前沿的算法和模型。这本书绝对是任何希望在人工智能和机器学习领域取得真正进展的人的必读书籍。
评分这是一本光是名字就让人心潮澎湃的书籍：《信息论、推断与学习算法》。我一直觉得，要真正掌握机器学习，光是会调用库和实现算法是远远不够的，更重要的是要理解其背后的深刻理论。信息论，这个曾经在我脑海中只与通信技术相关的词汇，如今与“推断”和“学习算法”紧密结合，预示着它在人工智能领域的巨大潜力。我迫切地想知道，信息论如何能够帮助我们更深刻地理解“学习”的本质，以及如何量化一个模型在学习过程中所获得的“知识”。这本书会不会像一个精密的显微镜，让我得以窥探机器学习算法的每一个细节，并理解它们为何如此强大？我梦想着有一天，能够摆脱对“黑箱”模型的依赖，而是能够凭借扎实的理论基础，去设计出更具鲁棒性、更可解释的智能系统。这本书的标题暗示着一种系统性的、从根源出发的探究，而我正是那个渴望触及事物本质的学习者。我期待这本书能够点燃我对理论研究的热情，并为我未来的学术或职业生涯奠定坚实的基础。
评分当我第一次看到《信息论、推断与学习算法》这个书名时，脑海中立刻浮现出一幅宏大的学术图景。这不仅仅是一本关于某个特定算法的书，而更像是一套指导思想，一种看待和理解智能系统的哲学框架。我一直深信，在所有纷繁复杂的机器学习技术背后，一定存在着一些基本而优雅的原理，能够统一它们的思想。信息论，作为描述不确定性和信息量的前沿学科，无疑是这一切的基石。我尤其好奇它将如何揭示信息论在推断过程中的作用，即我们如何利用已有的信息来减少未知，做出更准确的判断。这本书是否会像一本高级向导，引领我深入理解那些被隐藏在机器学习模型中的数学优雅？它是否会让我领悟到，为什么某些模型在处理特定类型的数据时表现出色，而另一些则不然？我渴望这本书能够填补我在理论深度上的空白，让我不再仅仅是机械地应用算法，而是能够真正理解它们的工作原理，甚至能够创新地改进它们。这本书的名字本身就充满了力量，预示着一次深刻的思想洗礼。
评分在信息时代，理解数据和从中提取价值的能力比以往任何时候都更为重要。这本书的书名，"Information Theory, Inference and Learning Algorithms"，精准地捕捉到了这个时代的核心挑战。我一直对信息论的强大之处感到敬畏，它不仅仅是关于压缩数据或编码信息，更是一种关于不确定性、知识和理解的深刻哲学。想象一下，能够用数学的严谨来量化我们对一个系统的了解程度，这本身就是一种力量。而将这种力量与推断（inference）联系起来，就打开了通往智能决策的大门。我深信，这本书将为我提供一种全新的视角来审视我们所面临的数据洪流，并教会我如何从中提取出最有价值的见解。它所承诺的“学习算法”部分更是令人期待，这直接关系到如何构建能够从经验中学习并做出预测的智能系统。我期望书中能够详细阐述各种机器学习算法背后的信息论原理，从而让我不仅知道“如何做”，更重要的是理解“为什么这样做”。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往理解智能本质的窗户，我迫不及待地想透过它去窥探更广阔的天地。
评分读了一点，组会解散了，于是没有继续下去了，感觉这书讲得好 detail 啊。 组会在读的书之一。 水木 AI 版有人推荐，有电子版，有时间看一下。看章节标题似乎很不错的样子。
评分http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/ http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn_lectures/
评分有谁一起学习这本书吗？一起讨论吧QQ:63583981
评分I only read it a little
评分: G201/M153
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