首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据科学|数据科学中的信息理论方法

    自1948年引入信息论以来,信息论已被证明在分析与压缩、存储和传输数据有关的问题方面起着重要作用。例如,信息论允许分析数据通信和压缩的基本限制,并在几十年的实际通信系统设计中发挥了作用。近年来,在使用信息理论方法解决数据压缩、数据通信和网络之外的问题方面出现了复兴,例如压缩感知、数据获取、数据分析、机器学习、图挖掘、社区检测、隐私和公平。在这本书中,我们探索了信号处理、机器学习、学习理论和统计的接口上的一系列广泛的问题,其中源自信息论的工具和方法可以提供类似的好处。几十年来,信息论在这一界面上的作用确实得到了承认。一个突出的例子是在1980年代使用互信息、度量熵和容量等信息理论量来建立估计的极大极小率。在这里,我们打算探索这个界面的现代应用,这些应用正在塑造21世纪的数据科学。

    02

    后香农时代,华为提出10大数学挑战问题,你能看懂吗?

    机器之心报道 编辑:杜伟 后香农时代的通信技术会如何发展?又有哪些值得业界关注的数学问题呢?在上月底结束的长沙「数学促进企业创新发展论坛」上,华为董事、战略研究院院长徐文伟抛出了后香农时代信息产业发展面临的了十大挑战数学问题。 提到香农定理,通信领域的小伙伴应该是非常熟悉的了,可称得上是该领域的「金科玉律」。1948 年,香农博士在《通信的数学原理》一书中提出了这一著名的定理。此后,香农定理成为现代信息论的基础理论,在通信和数据存储领域得到了广泛应用,并为今天通信的发展打下了坚实的理论基础。 信息论之父克

    02
    领券