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。...
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