знания и навыки

учебная и научная литература

естественные науки

монографии

математика

Предлагаемая книга – это одновременно учебник и оригинальная монография по теории информации. Две независимые друг от друга части, составляющие книгу, написаны авторами на основе собственных лекций, читающихся в Школе анализа данных Яндекса.
Автор первой части, Е. В. Щепин, рассматривает понятия теории информации как базу для решения задач машинного обучения, и прежде всего – задач построения классификатора по эмпирическим данным.
Специальное внимание автор уделяет изучению случаев многомерных ограниченных данных, когда прямые методы оценки функций распределения вероятностей неприменимы. Обсуждение этих вопросов редко встречается в работах по теории информации. В предлагаемой книге изложение доведено до описания практических методов.
Во второй части, написанной Н. К. Верещагиным, исследуются задачи о поиске на базе понятия информации по Хартли. В этой части описаны различные применения теории колмогоровской сложности (сложности описаний), даны основы логики знаний и теории коммуникационной сложности. К теоретическому материалу прилагается множество задач для самостоятельного решения.
В обеих частях отводится много места основам классической теории информации Шеннона и её применению к кодированию информации. В первой части это изложение ведется с позиций конструирования алгоритмов решения проблем, во второй части большое внимание уделено концептуальным аспектам классической теории Шеннона.
Книга завершается дополнением, взятым из выдающейся книги М.М. Бонгарда «Проблема узнавания» (1967), где с позиций теории информации изучается вопрос об оценке степени истинности описания. Эта важная тема, непосредственно примыкающая к рассматриваемым в книге проблемам, служит подтверждением перспективности теории информации для развития новых методов анализа данных.




современная зарубежная литература

Информация, кодирование и предсказание

Предлагаемая книга – это одновременно учебник и оригинальная монография по теории информации. Две независимые друг от друга части, составляющие книгу, написаны авторами на основе собственных лекций, читающихся в Школе анализа данных Яндекса.
Автор первой части, Е. В. Щепин, рассматривает понятия теории информации как базу для решения задач машинного обучения, и прежде всего – задач построения классификатора по эмпирическим данным.
Специальное внимание автор уделяет изучению случаев многомерных ограниченных данных, когда прямые методы оценки функций распределения вероятностей неприменимы. Обсуждение этих вопросов редко встречается в работах по теории информации. В предлагаемой книге изложение доведено до описания практических методов.
Во второй части, написанной Н. К. Верещагиным, исследуются задачи о поиске на базе понятия информации по Хартли. В этой части описаны различные применения теории колмогоровской сложности (сложности описаний), даны основы логики знаний и теории коммуникационной сложности. К теоретическому материалу прилагается множество задач для самостоятельного решения.
В обеих частях отводится много места основам классической теории информации Шеннона и её применению к кодированию информации. В первой части это изложение ведется с позиций конструирования алгоритмов решения проблем, во второй части большое внимание уделено концептуальным аспектам классической теории Шеннона.
Книга завершается дополнением, взятым из выдающейся книги М.М. Бонгарда «Проблема узнавания» (1967), где с позиций теории информации изучается вопрос об оценке степени истинности описания. Эта важная тема, непосредственно примыкающая к рассматриваемым в книге проблемам, служит подтверждением перспективности теории информации для развития новых методов анализа данных.


контркультура

мистика

Без серии

Евгений Витальевич Щепин