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【分享】信息论、推理与学习算法（英文版）【已搜无重复】
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这是英文版，非扫描，国内有中文翻译版，以下介绍转自卓越亚马逊： 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，内容组织科学严谨，反映了多门学科的内在联系和发展趋势。同时，本书还包含了丰富的例题和近400道习题(其中许多习题还配有详细的解答)，便于教学或自学，适合作为信息科学与技术相关专业高年级本科生和研究生教材，对相关专业技术人员也不失为一本有益的参考书。 附图是中文版的封面。  [ Last edited by pauldlx on 2011-7-20 at 16:24 ] |
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感谢，非常好的资源 转载一篇书评—— 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。 |
86楼2012-03-27 21:14:14
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qqniu2楼
2011-07-21 08:45
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bao04013楼
2011-07-23 12:37
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2011-07-23 12:45
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wuhua5楼
2011-07-23 20:21
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2011-07-31 14:49
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ljphit8楼
2011-08-01 21:07
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conease10楼
2011-08-06 00:03
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conease11楼
2011-08-06 00:03
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jwang_stu12楼
2011-08-06 19:32
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天子驾六14楼
2011-08-11 10:31
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