信息论、推理与学习算法 翻译版

本书不仅包含了传统信息论的内容（如香农定理和通信系统理论基础），还对LDPC等最新的编码理论进行了论述。此外，本书作者还以高度的学科驾驭能力，匠心独具地在一个统一的框架下讨论了贝叶斯数据建模、蒙特卡罗方法、聚类算法、神经网络等属于机器学习和推理领域的主题，从而很好地把握了通信、信号处理、数据挖掘、机器学习、模式识别、计算神经学、生物信息学和密码学等学科的核心技术。