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Information Theory, Inference and Learning Algorithms (Englisch) Taschenbuch – 1. November 2004

4.6 von 5 Sternen 3 Kundenrezensionen

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Taschenbuch, 1. November 2004
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Pressestimmen

'This is an extraordinary and important book, generous with insight and rich with detail in statistics, information theory, and probabilistic modeling across a wide swathe of standard, creatively original, and delightfully quirky topics. David MacKay is an uncompromisingly lucid thinker, from whom students, faculty and practitioners all can learn.' Peter Dayan and Zoubin Ghahramani, Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College, London

'This is primarily an excellent textbook in the areas of information theory, Bayesian inference and learning algorithms. Undergraduates and postgraduates students will find it extremely useful for gaining insight into these topics; however, the book also serves as a valuable reference for researchers in these areas. Both sets of readers should find the book enjoyable and highly useful.' David Saad, Aston University

'An utterly original book that shows the connections between such disparate fields as information theory and coding, inference, and statistical physics.' Dave Forney, Massachusetts Institute of Technology

'An instant classic, covering everything from Shannon's fundamental theorems to the postmodern theory of LDPC codes. You'll want two copies of this astonishing book, one for the office and one for the fireside at home.' Bob McEliece, California Institute of Technology

'… a quite remarkable work … the treatment is specially valuable because the author has made it completely up-to-date … this magnificent piece of work is valuable in introducing a new integrated viewpoint, and it is clearly an admirable basis for taught courses, as well as for self-study and reference. I am very glad to have it on my shelves.' Robotica

'With its breadth, accessibility and handsome design, this book should prove to be quite popular. Highly recommended as a primer for students with no background in coding theory, the set of chapters on error correcting codes are an excellent brief introduction to the elements of modern sparse graph codes: LDPC, turbo, repeat-accumulate and fountain codes are described clearly and succinctly.' IEEE Transactions on Information Theory

Über das Produkt

This exciting and entertaining textbook is ideal for courses in information, communication and coding. It is an unparalleled entry point to these subjects for professionals working in areas as diverse as computational biology, data mining, financial engineering and machine learning.

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Top-Kundenrezensionen

am 21. Oktober 2012
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
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am 7. Mai 2014
Format: Gebundene Ausgabe|Verifizierter Kauf
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am 12. Juli 2013
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Amazon.com: 4,0 von 5 Sternen 27 Rezensionen
5,0 von 5 SternenFive Stars
am 4. Januar 2018 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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5,0 von 5 SternenI recommend it to people who have good physics sense and ...
am 15. November 2017 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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80 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenOutstanding book, especially for statisticians
am 2. Oktober 2007 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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15 Personen fanden diese Informationen hilfreich.
3,0 von 5 SternenSuperficially appealing but very hard to actually plod through
am 2. November 2014 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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Eine Person fand diese Informationen hilfreich.
5,0 von 5 SternenTakes you from a beginner to a well-rounded expert.
am 18. Juni 2015 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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