信息论、推理与学习算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:[英] David J.C. MacKay

出品人:

页数:743

译者:肖明波

出版时间:2006-7

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787040196412

丛书系列:国外优秀信息科学与技术系列教学用书

图书标签:

• 信息论
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《信息论、推理与学习算法》 是一部深入探讨信息科学核心概念及其在人工智能和机器学习领域应用的著作。本书并非简单地罗列各种算法，而是从信息论的基石出发，构建起一个统一的理论框架，用以理解和设计智能系统。 核心理念与结构： 本书的核心在于揭示信息、推理和学习之间的内在联系。它认为，学习的过程本质上是一种信息的提取、压缩和利用，而推理则是基于已有信息做出预测或决策的机制。信息论提供了一种量化信息、衡量不确定性以及分析信息传输效率的数学语言，为理解这些过程提供了坚实的基础。 全书围绕以下几个关键主题展开： 1. 信息论基础： 从熵、互信息、KL散度等基本概念入手，解释信息如何被量化以及信息传输的极限。这部分内容为后续的算法分析奠定了坚实的数学基础，帮助读者理解“信息”在不同场景下的含义和作用。 2. 推理的概率模型： 探讨如何利用概率图模型（如贝叶斯网络、马尔可夫随机场）来表示和推理不确定性。本书详细介绍了各种推理算法，包括精确推理（如变量消除、信念传播）和近似推理（如马尔可夫链蒙特卡洛方法、变分推断），以及它们在处理复杂概率模型时的优劣。 3. 学习的统计框架： 深入讲解机器学习中的监督学习、无监督学习和强化学习。重点在于如何从数据中学习概率模型，以及如何衡量学习模型的性能。本书将信息论的思想融入模型选择、正则化和模型评估的各个环节，强调学习的本质是通过数据最小化信息损失或最大化信息增益。 4. 信息与学习的融合： 这是本书最具特色和价值的部分。它展示了信息论如何指导学习算法的设计和改进。例如，如何利用互信息来衡量特征的重要性，如何利用最小描述长度（MDL）原则来进行模型选择，以及如何将信息瓶颈（Information Bottleneck）理论应用于深度学习中的特征提取。 内容深度与广度： 本书的内容涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛领域。 理论深度： 它不仅仅停留在算法的描述层面，更注重对算法背后原理的深入剖析。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，会从信息论的角度解释其最大化间隔的几何意义以及与核函数的关系；在介绍决策树时，会强调信息增益在节点分裂中的作用。 算法覆盖： 书中详细介绍了多种经典的机器学习算法，包括线性模型、概率模型、核方法、集成学习以及一些早期神经网络模型。同时，也涉及一些更现代的概念，虽然不侧重于最新的深度学习架构，但提供了理解其底层原理所需的理论支撑。 联系实际： 本书的论述并非纯粹的理论推导，而是紧密联系实际应用。书中会穿插大量的例子，说明信息论原理如何在实际问题中得到应用，例如在自然语言处理中的文本分类、在计算机视觉中的图像识别、在生物信息学中的基因序列分析等。 目标读者： 这本书适合以下读者： 计算机科学、统计学、数学等相关专业的学生： 能够为他们提供扎实的理论基础和广阔的视野。 对人工智能和机器学习感兴趣的研究人员和工程师： 能够帮助他们更深入地理解现有算法，并启发新的研究思路。 任何希望从信息科学角度理解智能系统的人： 能够提供一个清晰、严谨的视角来审视复杂的技术问题。 本书的独特之处： 与其他许多机器学习教材不同，《信息论、推理与学习算法》强调的是统一性和解释力。它不只是提供一个算法工具箱，而是构建了一个贯穿始终的理论框架，让读者能够理解不同算法之间的共通之处，以及它们如何服务于信息处理和智能决策的核心目标。通过信息论的视角，本书赋予了读者一种“看透”算法的能力，而不仅仅是“使用”算法。它教会的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”。 总而言之，《信息论、推理与学习算法》是一部兼具理论深度和实践指导意义的著作，它将信息论的强大工具应用于人工智能和机器学习领域，为读者提供了一个理解和构建智能系统的全新视角。

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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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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...  

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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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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...  

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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...  

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这是一本让我眼前一亮的书！在我翻开它之前，我一直觉得信息论、推理和机器学习这三个领域就像是三个独立的王国，各自拥有独特的语言和疆域。但这本书却以一种令人惊叹的方式，将它们巧妙地编织在了一起，展现出它们之间深邃而自然的联系。作者并不是简单地将各自的知识点堆砌，而是通过一种“自下而上”的视角，从信息论最基本的原理出发，一步步引申出推理的逻辑，最终落脚到具体的学习算法。 我特别喜欢它在讲解信息论概念时所采用的比喻和例子，比如熵的定义，书中用“不确定性”来类比，又用“信息量”来描述消除不确定性所带来的收益。这使得原本抽象的概念变得生动易懂。而当这些信息论的工具被应用到推理领域时，我才恍然大悟，原来我们日常的思考、判断，甚至科学的猜想，都可以用概率和信息增益来量化和分析。这彻底改变了我对“推理”的认知，不再是纯粹的逻辑游戏，而是充满了信息流动和博弈的动态过程。

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当我拿到这本书时，我并没有抱有过高的期望，毕竟“信息论”、“推理”和“学习算法”这几个词听起来就有些枯燥和高深。然而，翻开第一页，我便被深深吸引了。作者并没有直接灌输晦涩的公式和理论，而是通过一系列精心设计的例子和类比，循序渐进地引导读者进入信息论的世界。 我特别喜欢书中关于“推理”的部分，它将概率思维与逻辑推理巧妙地结合起来，让我理解了在不确定性环境中做出最优决策的重要性。书中对各种推理模型，比如贝叶斯网络、马尔可夫链的讲解，都非常直观且易于理解。更让我惊喜的是，作者将这些理论工具与机器学习算法紧密联系起来，让我看到了这些算法背后深刻的数学原理和信息学意义。这本书彻底颠覆了我对这些学科的刻板印象，让我看到了它们之间融会贯通的魅力。

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这本书的叙述方式非常独特，它并非按照传统的知识点划分，而是以一种“故事性”的方式展开。作者似乎在引导读者进行一场智力冒险，从最简单的信息传递问题开始，逐步深入到复杂的推理和决策过程，最终触及到人工智能的核心——学习。这种叙事风格让我沉浸其中，仿佛在亲身经历科学的发现过程。 尤其值得称赞的是，书中对“推理”的阐述，它将逻辑推理和概率推理进行了有机结合，并且清晰地展示了它们在决策科学、博弈论以及人工智能中的应用。我看到了如何利用信息增益来选择最优的决策，如何通过贝叶斯更新来修正我们的信念，以及如何构建能够进行复杂推理的智能系统。这对于我理解当前人工智能技术的发展趋势，有着非常重要的启发意义。

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我必须承认，这本书的深度和广度着实令人印象深刻。它不仅仅是一本介绍理论的教科书，更像是一次思维的探险。作者在阐述每个核心概念时，都力求深入剖析其背后的数学原理和哲学思想。对于信息论中的一些基础概念，比如互信息、KL散度，书中并没有止步于公式的展示，而是细致地探讨了它们的几何意义和信息学解释，这对于我理解这些概念的应用场景至关重要。 尤其令我着迷的是，书中对“推理”的阐述，它将概率模型和因果关系巧妙地结合起来，展示了如何通过观察数据来推断事物发生的概率，以及如何利用已知的因果关系来预测或解释现象。这种能力在面对复杂问题时尤为宝贵，能够帮助我们拨开迷雾，找到隐藏在数据背后的真相。当我看到书中将这些推理过程应用到机器学习的算法中时，我更加确信了这本书的价值，它为我理解当下流行的各种机器学习模型提供了一个坚实的理论基础。

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这本书给我带来的最显著的改变，是让我看到了数学工具在理解世界和解决问题中的强大力量。在阅读之前，我总觉得信息论、推理和学习算法是三个不同的学科领域，各自有其独特的语言和研究方法。然而，这本书以一种前所未有的方式，将它们融会贯通，展示了它们之间深刻的内在联系。作者从信息论最基础的概念入手，比如熵和条件熵，然后逐步引申出概率推理的各种模型，最后再将这些理论工具巧妙地应用于构建和理解各种学习算法。 让我印象深刻的是，书中关于“学习”的阐述，它不仅仅是简单的模式识别，而是将学习的过程理解为不断从数据中获取信息、更新信念、减少不确定性的过程。这种视角让我重新审视了许多机器学习算法，比如贝叶斯方法、最大似然估计等等，它们都蕴含着深刻的信息论和推理思想。这本书让我觉得，掌握了这些基础理论，就如同拥有了一把万能钥匙，能够打开通往更广阔的知识领域的大门。

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: TN911.2/5427

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对于信息传递的讲的非常清楚。

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后面比较精彩 尤其是基因

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后面比较精彩 尤其是基因

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从Hopfield网到Boltzmann机，这些稳定的动态系统，吸引子的信息量，那混沌最后又如何衡量呢？