Note :
Les critiques du livre indiquent un accueil mitigé, certains lecteurs appréciant ses explications claires et son approche équilibrée de la théorie de l'information, tandis que d'autres le critiquent pour ses imprécisions mathématiques et sa couverture insuffisante des sujets.
Avantages:De nombreux lecteurs trouvent que les explications sont très claires et intuitives, en particulier pour les concepts de base de la théorie de l'information. La deuxième édition va encore plus loin avec un contenu supplémentaire et des exemples qui facilitent l'apprentissage autonome.
Inconvénients:De nombreuses critiques ont signalé des erreurs dans les définitions et les notations mathématiques, qui pourraient dérouter les lecteurs, en particulier ceux qui n'ont pas de connaissances approfondies. Certaines sections, en particulier sur la combinatoire, sont jugées insuffisamment couvertes, et la présentation est parfois considérée comme trop simpliste ou incohérente.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Probability and Information
Ce nouveau manuel mis à jour est un excellent moyen d'introduire les probabilités et la théorie de l'information aux étudiants qui débutent en mathématiques, en informatique, en ingénierie, en statistiques, en économie ou en études commerciales.
N'exigeant que des connaissances de base en calcul, il commence par poser des bases claires et systématiques sur les probabilités et l'information. Les sujets classiques couverts incluent les variables aléatoires discrètes et continues, l'entropie et l'information mutuelle, les méthodes d'entropie maximale, le théorème de la limite centrale et le codage et la transmission de l'information.
Cette édition présente de nouveaux éléments sur les chaînes de Markov et leur entropie. Des exemples et des exercices sont inclus pour illustrer comment utiliser la théorie dans une large gamme d'applications, avec des solutions détaillées pour la plupart des exercices disponibles en ligne pour les instructeurs.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)