信息论、推理与学习算法
出版社: 高等教育出版社
原作名: Information Theory, Inference and Learning Algorithms
出版年: 2006-7
页数: 743
定价: 59.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787040196412
内容简介
本书是英国剑桥大学卡文迪许实验室的著名学者David J.C.MacKay博士总结多年教学经验和科研成果,于2003年推出的一部力作。本书作者不仅透彻地论述了传统信息论的内容和最新编码算法,而且以高度的学科驾驭能力,匠心独具地在一个统一框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题,从而很好地将诸多学科的技术内涵融会贯通。本书注重理论与实际的结合,...
目录
该书热门标签
- 最新
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cannon0102 2015-05-23
以更本质的信息论的角度去看待机器学习问题 将概率视作推理的强大工具
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火乐石页 2016-05-28
英文书好贵呀,只能买中文的了
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菊 2012-06-27
看完了贝叶斯推理相关,写得挺清楚的。
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antony13 2014-12-01
对于信息传递的讲的非常清楚。
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KuHung 2016-10-11
还要再读的书
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喵~ 2016-12-20
内容不够详细 有些介绍了就带过了。
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sniffer 2009-05-13
有提到模型和数据信息量等问题
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0
童.. 2011-05-06
没有读完,时间不是太够
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磐丘 2013-10-17
后面比较精彩 尤其是基因
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奶爸朱远翔 2013-04-14
牛人写的牛书。对于理解变分贝叶斯绝对是必备教材之一。
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cannon0102 2015-05-23
以更本质的信息论的角度去看待机器学习问题 将概率视作推理的强大工具
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火乐石页 2016-05-28
英文书好贵呀,只能买中文的了
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菊 2012-06-27
看完了贝叶斯推理相关,写得挺清楚的。
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antony13 2014-12-01
对于信息传递的讲的非常清楚。
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KuHung 2016-10-11
还要再读的书
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喵~ 2016-12-20
内容不够详细 有些介绍了就带过了。
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sniffer 2009-05-13
有提到模型和数据信息量等问题
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童.. 2011-05-06
没有读完,时间不是太够
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磐丘 2013-10-17
后面比较精彩 尤其是基因
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奶爸朱远翔 2013-04-14
牛人写的牛书。对于理解变分贝叶斯绝对是必备教材之一。
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两年前看过这本书的前几章,非常不错。
0有用 流浪四方 2010-10-07
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! 查看全部>>
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信息论有关
0有用 超凡其实很平凡 2016-04-04
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。 查看全部>>
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很好,可很难读懂
0有用 英子 2010-05-10
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。 查看全部>>
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内有本书对应公开课视频连接及视频下载方法
21有用 旅叶 2014-05-14
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~”Aseriesofsixteenlecturescoveringthe... 查看全部>>
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上佳之选
29有用 Matrix 2010-02-20
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... 查看全部>>
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上佳之选
29有用 Matrix 2010-02-20
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... 查看全部>>
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21有用 旅叶 2014-05-14
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~”Aseriesofsixteenlecturescoveringthe... 查看全部>>
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0有用 超凡其实很平凡 2016-04-04
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很好,可很难读懂
0有用 英子 2010-05-10
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。 查看全部>>
评价“信息论、推理与学习算法”