Cuốn sách này nhằm mục đích chứng minh vai trò hiện đại của lý thuyết thông tin trong một loạt các ứng dụng khoa học dữ liệu. Phần thứ nhất và thứ hai của cuốn sách đề cập đến các khái niệm cốt lõi của lý thuyết thông tin: các khái niệm cơ bản về một số khái niệm chính; và các định lý mã hóa nguồn và kênh nổi tiếng liên quan đến các giới hạn cơ bản của truyền thông. Phần cuối cùng tập trung vào các ứng dụng phát sinh trong khoa học dữ liệu, bao gồm mạng xã hội, xếp hạng và học máy. Cuốn sách được viết dưới dạng văn bản dành cho sinh viên đại học và sau đại học đang nghiên cứu về Lý thuyết Thông tin và Truyền thông, đồng thời nó cũng sẽ là tài liệu tham khảo có giá trị cho các chuyên gia và kỹ sư trong các lĩnh vực này.

Abstract:

 This book aims at demonstrating modern roles of information theory in a widening array of data science applications. The first and second parts of the book covers the core concepts of information theory: basic concepts on several key notions; and celebrated source and channel coding theorems which concern the fundamental limits of communication. The last part focuses on applications that arise in data science, including social networks, ranking, and machine learning. The book is written as a text for senior undergraduate and graduate students working on Information Theory and Communications, and it should also prove to be a valuable reference for professionals and engineers from these fields.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Changho Suh
Thông tin nhan đề:	Information Theory for Data Science
Nhà xuất bản:	Now Publishers
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by-nc
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/87165
Mô tả vật lý:	417p.
Năm xuất bản:	2023