信息论、推理与学习算法 翻译版2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

信息论、推理与学习算法 翻译版PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章　信息论导论4

第2章　概率、熵与推理26

第3章 有关推理的更多内容57

第一部分　数据压缩77

第4章　信源编码定理79

第5章　符号码105

第6章　符号流码128

第7章　整数的码151

第二部分　噪声信道编码157

第8章　相关随机变量158

第9章　噪声信道上的通信166

第10章　噪声信道编码定理185

第11章　纠错码与实际信道202

第三部分　信息论中的更多专题219

第12章　散列码：用于有效信息检索的码221

第13章　二进制码235

第14章　存在很好的线性码263

第15章　有关信息论的更多习题267

第16章　消息传递277

第17章　受限无噪信道上的通信286

第18章　纵横字谜与密码破译301

第19章　为何有性？信息获取与进化312

第四部分　概率与推理325

第20章　一个推理任务示例：聚类328

第21章　基于完全枚举的精确推理339

第22章　最大似然与聚类346

第23章　有用的概率分布359

第24章　精确边缘化371

第25章 网格中的精确边缘化377

第26章 图中的精确边缘化389

第27章　拉普拉斯方法397

第28章 模型比较与奥卡姆剃刀原理400

第29章 蒙特卡罗方法416

第30章 有效的蒙特卡罗方法450

第31章　伊辛模型464

第32章　精确蒙特卡罗采样480

第33章　变参法490

第34章　独立元素分析与隐含变量建模506

第35章　有关随机推理的专题514

第36章　决策论522

第37章 贝叶斯推理与抽样理论529

第五部分　神经网络541

第38章　神经网络引言542

第39章　单神经元分类器545

第40章　单神经元的容量557

第41章 以学习作推理567

第42章　Hopfield网络582

第43章　玻耳兹曼机600

第44章 多层网络的有监督学习606

第45章　高斯过程616

第46章　反卷积630

第六部分　稀疏图码637

第47章　低密度奇偶校验码639

第48章 卷积码与Turbo码660

第49章　重复累加码671

第50章　数字喷泉码680

第七部分　附录691

附录A　记号692

附录B　一些物理知识695

附录C　一些数学知识699

英汉词汇表709

参考文献729