信息论、推理与学习算法
- 书名：信息论、推理与学习算法
- 作者： David J.C. MacKay
- 格式：PDF
- 时间：2024-06-25
- 评分：8.9
- ISBN：9787040196412
内容简介：
《信息论、推理与学习算法》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。《信息论、推理与学习算法》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。《信息论、推理与学习算法》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，《信息论、推理与学习算法》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。...
作者简介：
下载地址：
标签：
文章链接：https://www.dushupai.com/book-content-24809.html(转载时请注明本文出处及文章链接)
- 上一篇： 计算机科学导论
- 下一篇： C++数据结构与算法
读书评论：
更多
-
Akashi03-13好的教材真是比浪费时间的科普强多了
-
zYx.Tom04-14牛人写的牛书。对于理解变分贝叶斯绝对是必备教材之一。
-
喵～12-20内容不够详细 有些介绍了就带过了。
猜你喜欢：
-
2024-07-0610 -
2024-07-062 -
2024-07-066 -
2024-07-066 -
2024-07-0618 -
2024-07-065 -
2024-07-0610 -
2024-07-064