信息论、推理与学习算法读书介绍

类别	页数	译者	网友评分	年代	出版社
书籍	743页		8.9	2020	高等教育出版社

定价	出版日期	最近访问	访问指数
59.00元	2020-02-20 …	2020-03-03 …	18

主题/类型/题材/标签

信息论,机器学习,学习算法,计算机科学,计算机,数学,统计学,数据挖掘,

作者

[英] David J.C. MacKay ISBN:9787040196412 原作名/别名:《Information Theory, Inference and Learning Algorithms》

内容和作者简介

信息论、推理与学习算法摘要

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。...

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