具体描述
Information theory and inference, often taught separately, are here united in one entertaining textbook. These topics lie at the heart of many exciting areas of contemporary science and engineering - communication, signal processing, data mining, machine learning, pattern recognition, computational neuroscience, bioinformatics, and cryptography. This textbook 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. A toolbox of inference techniques, including message-passing algorithms, Monte Carlo methods, and variational approximations, are developed alongside applications of these tools to clustering, convolutional codes, independent component analysis, and neural networks. The final part of the book describes the state of the art in 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, David MacKay's groundbreaking book is ideal for self-learning and for undergraduate or graduate courses. Interludes on crosswords, evolution, and sex provide entertainment along the way. In sum, this is a textbook on information, communication, and coding for a new generation of students, and an unparalleled entry point into these subjects 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
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...
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。
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。
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...
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
我花了相当长的时间来消化这本书的章节安排，其内在逻辑的构建简直是一门艺术。作者似乎对知识点的循序渐进有着近乎苛刻的把控，从最基础的概念开始，如同搭建一座宏伟建筑的基石，每一步都打磨得异常扎实。更令人称道的是，它没有陷入传统教科书那种生硬的、章节孤立的困境。相反，你会发现不同章节之间存在着精妙的、若有若无的内在联系，仿佛作者在幕后编织了一张巨大的知识网络，引导着读者的思路自然而然地从一个领域过渡到另一个领域。这种流畅感并非一蹴而就的，它需要作者对学科脉络有极其深刻的洞察力。比如，当讲授到某个高级算法时，你猛然会意识到，它其实是前几章某个看似无关紧要的引理的巧妙应用，这种“啊哈！”的顿悟瞬间极大地增强了学习的成就感和知识的粘合度。对于那些追求系统性理解的深度学习者而言，这种精心雕琢的叙事结构，远比零散的知识点堆砌来得更为宝贵和耐人寻味。
这本书的配套资源和辅助材料的组织方式，可以说达到了教科书制作的最高标准。我尤其赞赏随书附带的在线资源库的精心维护。它不仅仅是书本内容的简单数字化镜像，而是一个活跃的、不断生长的学习生态系统。在线代码示例的质量极高，不仅注释详尽，而且其实现方式本身就体现了作者所倡导的最佳工程实践。更重要的是，这些代码并非孤立存在，它们往往与书本的具体章节和练习题紧密对应，真正做到了理论与实践的无缝衔接。对于那些通过动手实践来巩固知识的读者来说，这种高质量的、可运行的、并且具有教学目的的辅助工具，是何等重要。这种对学习体验的整体性关怀，远超出了普通教材的范畴，它更像是一个完整的、自洽的、引导你走向精通的“学习路径图”。这份投入，无疑将这本书提升到了一个全新的、行业标杆的水平。
这本书的语言风格独树一帜，它成功地在严谨的学术精确性和令人愉悦的叙述性之间找到了一个完美的平衡点。它不像某些经典著作那样，动辄用晦涩难懂的术语将读者拒之门外，作者的表达方式充满了洞察力，时常能用极其简洁明了的语言，将那些原本让人望而生畏的复杂概念描绘得栩栩如生。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的类比和比喻，它们往往来源于生活中的常见场景或者工程实践，极大地降低了抽象理论的理解门槛。当作者需要深入推导复杂的数学证明时，他/她也没有选择简单地堆砌公式，而是会穿插一些“为什么我们要做这个替换？”或者“这个步骤的直觉意义是什么？”的引导性提问，这种对话式的笔法，让读者感觉自己不是在被动地接收信息，而是在和一位经验丰富的导师并肩探索未知。这种既有科学的冷峻精确，又不失人文的温暖引导的文风，使得阅读体验变得异常轻松和高效，真正体现了“授人以渔”的教育理念。
这本书的装帧设计着实引人注目，封面配色沉稳又不失活力，让人在书架上瞥一眼就能被它独特的质感所吸引。装帧材料的选择似乎也经过了深思熟虑，握在手中有一种坚实而又温润的感觉，翻开书页时，纸张的厚度和韧度都恰到好处，没有廉价的塑胶感，这对于一本需要反复研读的理工科著作来说，无疑是一个巨大的加分项。内页的排版更是体现了出版方的专业水准，字体大小适中，行距舒适，使得长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。尤其是那些复杂的数学公式和图表，它们的布局清晰、对齐精准，即便是初次接触这些高深理论的读者，也能迅速捕捉到核心结构，这在很多同类书籍中是难以企及的细节处理。整体来看，这本书在物理层面上就构建了一个友好的学习环境，让人愿意沉下心来，与这些知识进行一场漫长的对话。设计者显然深谙“形式服务于内容”的道理，用精良的物理媒介，为读者搭建了一座通往知识殿堂的坚实桥梁，而不是一个徒有其表的华丽外壳。
内容本身的广度与深度，是这本书最令人称道之处。它绝非一本狭隘地专注于某一特定技术分支的参考书，而更像是一部涵盖了领域内核心思想的百科全书。读者可以清晰地感受到，作者在选取内容时，是带着强烈的“普适性”和“基础性”的考量。它没有急于追逐当下最热门但可能转瞬即逝的技术潮流，而是将笔墨集中在那些经过时间检验、对整个学科体系产生深远影响的基石性原理上。例如，对于概率论在信息处理中的作用，作者的阐述不仅涵盖了基础框架，还拓展到了其在复杂系统建模中的应用边界。这种立足长远、注重本源的编纂思路，保证了这本书的价值不会随着技术的快速迭代而迅速贬值。每一次重读，都能在已有的认知框架上搭建新的理解层次，这对于渴望建立坚实理论基础的专业人士来说，是无可替代的财富。
