Information Theory, Inference, and Learning Algorithms by David J.C...

简介：
《信息理论、推理与学习算法》是由David J.C. MacKay编著的一本书籍，涵盖了信息论的基础知识及其在统计推断和机器学习中的应用。 《信息论与推断》一书将通常分开教授的信息论和推理进行了有机结合，并以一种引人入胜的方式呈现给读者。这些主题是当代科学和技术领域中许多激动人心的领域的核心，包括通信、信号处理、数据挖掘、机器学习、模式识别、计算神经科学、生物信息学以及密码学等。 本书在介绍理论的同时也结合了实际应用进行讲解。例如，在教授信息论时会同时探讨用于数据压缩的算术编码和纠错用的稀疏图码的实际通讯系统案例。此外，书中还开发了一系列推理技术工具箱，包括消息传递算法、蒙特卡罗方法以及变分近似等，并展示了这些工具在聚类分析、卷积码、独立成分分析及神经网络中的应用。 本书的最后一部分介绍了纠错编码领域的最新进展，如低密度奇偶校验码（LDPC）、涡轮码和数字喷泉码——这些都是21世纪卫星通信、磁盘驱动器以及数据广播的标准技术。书中插图丰富，并包含大量实例与超过400道练习题，其中一些还附有详细解答。 此外，《信息论与推断》一书穿插了一些轻松有趣的内容，如填字游戏、进化理论和性选择等话题的讨论，使得阅读过程更加愉悦。总之，这本书为新一代学生提供了一本关于信息论、通信及编码技术的学习教材，并且也为来自计算生物学、金融工程以及机器学习等多个领域的专业人士提供了独一无二的入门途径。