信息论、推理与学习算法 翻译版pdf电子书版本下载

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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