The Information Theory, Patter Recognition, and Neural Networks

课程简介

• 所属大学：Cambridge
• 先修要求：Calculus, Linear Algebra, Probabilities and Statistics
• 编程语言：Anything would be OK, Python preferred
• 课程难度：🌟🌟🌟
• 预计学时：30-50 小时

剑桥大学 Sir David MacKay 教授的信息论课程。教授是一位十分精通信息论与神经网络的学者，课程对应教材也是信息论领域的一部经典著作。可惜天妒英才…

课程资源

• 课程网站：http://www.inference.org.uk/mackay/itila/
• 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1rs411T71e
• 课程教材：Information Theory, Inference, and Learning Algorithms 在课程网站可以下载到免费的电子版
• 课程作业：在每一节课视频的最后会留教材上的课后习题

R.I.P Prof. David MacKay