![[समीक्षा] Information Theory, Inference and Learning Algorithms (David J. C. MacKay) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2554337/c1a-085k3-8dmopqwvaw6-fpjl6g.jpg)
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Information Theory, Inference and Learning Algorithms (David J. C. MacKay)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0521642981?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Information-Theory%2C-Inference-and-Learning-Algorithms-David-J-C-MacKay.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/markov-models-supervised-and-unsupervised-machine/id1294775776?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Information+Theory+Inference+and+Learning+Algorithms+David+J+C+MacKay+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0521642981/
#एंट्रॉपीऔरस्रोतकोडिंग #अंकगणितीयकोडिंग #स्पार्सग्राफकोड्स #बेयज़ियनइन्फरेंस #संदेशपासिंगएल्गोरिदम्स #InformationTheoryInferenceandLearningAlgorithms
इन्फॉर्मेशन थ्योरी, इन्फरेंस एंड लर्निंग एल्गोरिदम्स डेविड जे. सी. मैके की तकनीकी पाठ्यपुस्तक है, जो सूचना सिद्धांत, प्रायिकता आधारित अनुमान और मशीन लर्निंग को एक साझा ढांचे में रखती है. इसका उद्देश्य केवल सूत्रों का परिचय देना नहीं, बल्कि दिखाना है कि संचार, डेटा संपीड़न, त्रुटि-सुधार, पैटर्न पहचान और सीखने वाली प्रणालियों की समस्याएं अक्सर एक ही गणितीय भाषा में समझी जा सकती हैं. पुस्तक में एंट्रॉपी, कोडिंग और संचार चैनलों के साथ बेयज़ियन इन्फरेंस, ग्राफिकल मॉडल, मोंटे कार्लो विधियां और न्यूरल नेटवर्क्स शामिल हैं. मैके सिद्धांत को व्यावहारिक प्रणालियों से जोड़ते हैं, जैसे अंकगणितीय कोडिंग द्वारा संपीड़न और स्पार्स ग्राफ कोड्स द्वारा शोरयुक्त संचार में विश्वसनीयता. दो हजार तीन में कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस से प्रकाशित यह पुस्तक गणितीय रूप से गंभीर है, फिर भी इसकी प्रस्तुति समस्या-केंद्रित और अनुप्रयोगोन्मुख है. इसलिए यह उन पाठकों के लिए विशेष उपयोगी है जो अलग-अलग विषयों के बजाय सूचना और अनिश्चितता की एकीकृत समझ बनाना चाहते हैं.
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इन्फॉर्मेशन थ्योरी, इन्फरेंस एंड लर्निंग एल्गोरिदम्स डेविड जे. सी. मैके की तकनीकी पाठ्यपुस्तक है, जो सूचना सिद्धांत, प्रायिकता आधारित अनुमान और मशीन लर्निंग को एक साझा ढांचे में रखती है. इसका उद्देश्य केवल सूत्रों का परिचय देना नहीं, बल्कि दिखाना है कि संचार, डेटा संपीड़न, त्रुटि-सुधार, पैटर्न पहचान और सीखने वाली प्रणालियों की समस्याएं अक्सर एक ही गणितीय भाषा में समझी जा सकती हैं. पुस्तक में एंट्रॉपी, कोडिंग और संचार चैनलों के साथ बेयज़ियन इन्फरेंस, ग्राफिकल मॉडल, मोंटे कार्लो विधियां और न्यूरल नेटवर्क्स शामिल हैं. मैके सिद्धांत को व्यावहारिक प्रणालियों से जोड़ते हैं, जैसे अंकगणितीय कोडिंग द्वारा संपीड़न और स्पार्स ग्राफ कोड्स द्वारा शोरयुक्त संचार में विश्वसनीयता. दो हजार तीन में कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस से प्रकाशित यह पुस्तक गणितीय रूप से गंभीर है, फिर भी इसकी प्रस्तुति समस्या-केंद्रित और अनुप्रयोगोन्मुख है. इसलिए यह उन पाठकों के लिए विशेष उपयोगी है जो अलग-अलग विषयों के बजाय सूचना और अनिश्चितता की एकीकृत समझ बनाना चाहते हैं.
