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机器学习的算法观点 第2版 理论与实践完美结合的机器学习经典入门教材,包括了机器学习的各种重要领域与前沿发展
本书有两大特点使其成为国际上非常流行的机器学习教材。 一是实例来支持理论。本书涵盖了神经网络、图模型、强化学习、进化算法、降维方法及优化等机器学习重要方向。作者在保持学术严谨性和大量堆砌数学公式之间找到了完美的平衡,书中使用基于广泛可用的数据集的实例(并提供Python的代码)来充分展示理论,同时给学有余力的读者指出可在哪找到进一步深入学习的材料用于自学。 二是广泛触及各种学科和应用。机器学习的多学科性因其适用于金融、生物学、医学、物理、化学和工程学等领域而得到强调。作者从各种学科中选择实例,并以易于理解的风格编写,弥合了学科之间的鸿沟,实现了理论与实践的理想融合。
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差错控制编码 第2版 香农信息科学经典 全世界广泛流行的编码理论经典教科书
本书是两位IEEE信息论学会前主席共同撰写的经典名著,是国际上广泛流行的编码理论教科书。 本书涵盖了差错控制编码系统的基础理论和实际应用,第2版中加入了低密度奇偶校验码等很多该领域的重要新发展,并且书中给出了很多好码的列表,使得本书不但适合作为编码理论课程的教材,也适合于作为数字系统设计者的参考书。
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现代编码理论 香农信息科学经典 享誉盛名的LDPC码研究领军人物(美国国家工程院院士和IEEE信息论学会主席)亲自讲授迭代编码技术
本书是国际上迭代编码研究领域享誉盛名的两位专家所撰写的前沿导论。两位作者在低密度奇偶校验码的理论与实践上都做出了突出贡献,并获得了包括汉明奖章在内的众多科研奖项。两位作者原来是贝尔实验室的同事,后来一位在工业界(先去了初创公司Flarion Technologies担任副总裁和首席科学家,后该公司被高通以6亿美元收购,他也进入高通担任副总裁,领导新泽西研究中心的研发工作,并当选美国国家工程院院士),一位去了学术界(在欧洲理工牛校瑞士洛桑联邦理工学院任教并担任计算机与通信科学学院院长,还曾担任IEEE信息论学会的主席)。本书是两位权威专家在迭代编码领域的代表作。
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信道编码:经典和现代方法 香农信息科学经典 侧重于讲解LDPC码的编码理论权威教材
与 香农信息科学经典 中林舒教授(IEEE信息论学会前主席)所著的另一本编码理论经典名著《差错控制编码 第2版》相比,这本《信道编码:经典和现代方法》在讲解各种有用信道编码时,花了更主要的篇幅在低密度奇偶校验(LDPC)码上,读者同时学习两书能对编码理论有更全面的掌握。
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图像处理中的信息论方法 香农信息科学经典 “人工智能的信息论方法”系列中的一册
这本前沿著作介绍了图像处理中的信息论方法。 本书是世图科技书 香农信息科学经典 丛书的分支 人工智能的信息论方法 系列中的一册,同系列其他图书还有《机器学习的信息论方法》《神经计算的信息论方法》《计算机视觉与模式识别中的信息论方法》《计算机图形学中的信息论方法》《可视化中的信息论方法》等。
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计算机图形学中的信息论方法 香农信息科学经典 “人工智能的信息论方法”系列中的一册
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物理层网络编码引论 香农信息科学经典 物理层网络编码提出者亲自撰写的入门教程
《物理层网络编码引论》是物理层网络编码提出者亲自撰写的入门教程。 本书以实际问题为中心的探索方法将帮助读者对研究物理层网络编码所需的来自信号处理、通信和网络等诸多学科的技术和工具有更深刻的认识 。
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数据科学的博弈论 当博弈论遇上数据科学!一本欧洲人工智能权威专家撰写的前沿著作
这本前沿著作中介绍了如何在数据科学中引入博弈论,以获得高质量的数据并从中提取真实信息。 著者博伊 法尔廷斯是瑞士洛桑联邦理工学院的教授的计算机科学系系主任,他在人工智能的多个领域都做出重大贡献,并且是国际上研究真实信息提取机制的先驱者之一。
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信息遗传学概论 香农信息科学经典 信息论与遗传学交叉研究的前沿导论
本书是研究信息论和纠错编码在遗传和生物进化中的作用的前沿交叉学科的概论。 本书有两大目的,一是向遗传学家展示信息论和纠错码是遗传信息传递的必要工具,还讨论了使用它们的一些生物学结果,并提出了基因编码的假设猜测。另一目的是促使通信工程师对遗传学和生物学产生兴趣,以拓宽他们的视野,超越技术领域,向*杰出的工程师大自然学习 。
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