Information Theory, Inference and Learning Algorithms (ebook)

copertinaQuesto libro è piuttosto strano per come mischia argomenti di solito ben separati. Io l’ho preso per la parte di teoria dell’informazione (vista in parte con un approccio bayesiano), ma si trovano temi come l’inferenza bayesiana per l’appunto, temi fisici come il modello di Ising, reti neurali… il tutto con una visione per l’appunto direi quasi olistica, il che permette di capire meglio come funzionano le cose (oltre che capire perché il mantra “bisogna che le parole in codice siano tutte massimamente separate tra loro” non è necessariamente la scelta migliore da fare: tanti i teoremi di Shannon su un canale rumoroso non danno mai il 100% di corretta decodifica, e allora tanto vale lasciare qualche possibile errore se si può correggere meglio il resto)
Altra cosa bella di questo libro è che è possibile scaricarlo (ma non è permesso stamparlo: non che io stamperei 640 pagine di testo) dal sito dell’autore, www.inference.org.uk/mackay/itila/book.html .

(David J. C. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press 2003, pag. 640, ISBN 9780521642989)
Voto: 5/5

Ultimo aggiornamento: 2024-09-08 16:50

3 pensieri su “Information Theory, Inference and Learning Algorithms (ebook)

      1. .marioV

        ora funziona, sara stato un problema transitorio.
        ps: Canada e South Africa non vanno, quello confermo, ma ci sono tanti altri mirror in giro.

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