Information Theory, Inference and Learning Algorithms•短评

0 ruby_eyes 2013-07-12

好书！只看了信息论部分，深入浅出
0 火乐石页 2016-05-28

作者Mackay，要记住的。买了一本中文的，要中英文对照着读。这本书是真是练习内功呀。
0 分开旅行 2014-07-27

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。。。
0 Chen_1st 2010-10-14

早年读的，当时的感觉是深入但不浅出。适合做参考，作主打可能会事倍功半。
0 Mo 2013-01-20

图文并茂，但是有点废话太多，数学不严谨。
0 太常引 2009-11-18

有谁一起学习这本书吗？一起讨论吧QQ:63583981
0 GaussianMT. 2009-02-01

教科书的榜样
0 [已注销] 2009-09-19

I only read it a little
0 _ 2013-04-11

好书好书太多了，还要继续读第三遍
0 许靖 2016-01-22

http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/ http://www.inference.phy.cam.ac.uk/itprnn_lectures/
0 英子 2010-07-07

有点难，但是我觉得写的挺好的。
0 蝉 2013-11-28

: G201/M153
1 Loch~ 2016-05-16

“ this exciting textbook”....才知道MacKay去世了，可惜啊。
1 [已注销] 2013-01-31

最好的信息论教材。开课了：http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/
2 pluskid 2011-04-25

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。
1 阅微草堂 2016-02-03

信息论和机器学习是一个硬币的两面。传统的信息论两条理论上的香农，工程应用是通信。具体的：贝叶斯数据模型，蒙特卡洛，变分法，聚类算法，神经网络。大脑是压缩和通信系统

书名： Information Theory, Inference and Learning Algorithms
作者： David J·C·MacKay
出版社： Cambridge University Press
出版年： 2003-10-6
页数： 640
定价： USD 80.00
装帧： Hardcover
ISBN： 9780521642989

Information Theory, Inference and Learning Algorithms•短评

0 ruby_eyes 2013-07-12

0 火乐石页 2016-05-28

0 分开旅行 2014-07-27

0 Chen_1st 2010-10-14

0 Mo 2013-01-20

0 太常引 2009-11-18

0 GaussianMT. 2009-02-01

0 [已注销] 2009-09-19

0 _ 2013-04-11

0 许靖 2016-01-22

0 英子 2010-07-07

0 蝉 2013-11-28

1 Loch~ 2016-05-16

1 [已注销] 2013-01-31

2 pluskid 2011-04-25

1 阅微草堂 2016-02-03