信息论、推理与学习算法 短评

  • 2 La Nausée 2019-03-13

    好的教材真是比浪费时间的科普强多了

  • 0 2013-11-29

    : TN911.2/5427

  • 0 磐丘 2013-10-17

    后面比较精彩 尤其是基因

  • 0 zYx.Tom 2013-04-14

    牛人写的牛书。对于理解变分贝叶斯绝对是必备教材之一。

  • 0 sniffer 2009-05-13

    有提到模型和数据信息量等问题

  • 0 童话式狂躁者 2011-05-06

    翻译的差劲!

  • 0 喵~ 2016-12-20

    内容不够详细 有些介绍了就带过了。

  • 0 钻石她怕 2018-10-23

    有习题还有解答。涉及知识面很广,例子很犀利。好书推荐。

  • 0 谷粒先生 2016-10-11

    还要再读的书

  • 0 antony13 2014-12-01

    对于信息传递的讲的非常清楚。

  • 0 2012-06-27

    看完了贝叶斯推理相关,写得挺清楚的。

  • 1 2017-11-05

    从Hopfield网到Boltzmann机,这些稳定的动态系统,吸引子的信息量,那混沌最后又如何衡量呢?

  • 0 莲舟 2016-05-28

    英文书好贵呀,只能买中文的了

  • 0 cannon0102 2015-05-23

    以更本质的信息论的角度去看待机器学习问题 将概率视作推理的强大工具

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