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,使得我们的知识不再支离破碎,相互孤立,俨然成为一个互相联系,相互依存,且服从于一个大的原则的有机整体,这才是信息论的独特魅力所在。信息论是一个从生活中来,在生活的各个角落(如那些绕人的智力题,那些关于生命的进化的问题)都有有趣的体现的科学,而不仅仅是那些枯燥的公式。公式只是形式,最重要的是公式后面的内容,只有明白了内容,你才会发觉那些公式是那么地有趣,那么地美,否则他们对你而言只会是应付考试时的烦人的必背点,很遗憾的是,我们目前从学校学到的是后者。
我觉得在信号处理、计算机算法等方面需要进一步深造的研究生需要读一读它,它把我们在本科学到的东西串起来,让你恍然大悟:原来我学的这些东西都有这些门道啊;进一步地,顺其自然地深化这些东西,这对于研究生是非常重要的一点。我们在做项目、搞科研的过程中,如果对一个方法论的东西有比较深的体会,对于解决问题是非常重要的,毕竟项目中的问题没有标准答案,没有解题技巧,它更需要这些软实力。
这本书背后的统计、Beyesian思想是目前信号处理的主流思想,也是维纳所创造的控制论之后的新的方法论。在网络飞速发展、技术日新月异的今天,越来越多的数据出现了,对这些数据的处理和信息提取,已经成为一个新的任务。传统的以Weiner为领军人物的数据处理思路,是以模型为背景的。即我们在处理任何问题时首先都需要假设这些数据服从某一个模型(最常用的是高斯分布),然后对它进行参数估计等分析,再来进行滤波等信号变换;随着数据量的增多以及数据来源的不可控,数据越来越偏离模型,这个时候“弱假设”可能成为更好的办法,Bayesian方法为弱假设条件下的数据处理提供了一套不错的方法。
因此,这本书的可看性是相当高的。
上佳之选
《信息论、推理与学习算法》热门书评
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上佳之选
29有用 1无用 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,使得我们的知识...
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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 0无用 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~”A series of sixteen lectures covering the core of the book "Information Theory, ...
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两年前看过这本书的前几章,非常不错。
0有用 1无用 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!...
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信息论有关
0有用 0无用 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。...
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很好,可很难读懂
0有用 0无用 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。...
书名: 信息论、推理与学习算法
作者: [英] 麦凯
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