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信息论、推理与学习算法 英文版

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标签: 信息论

信息论

贝叶斯数据建模

信息论

神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

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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