《信息论、推理与统计学习》是一本经典的认知底层逻辑书籍，它基于贝叶斯学派的观点，讨论了信息论、概率论、推理和统计学习等多个方面的知识。

书中讲解的内容包括了如何建立概率模型和贝叶斯网络，以及如何利用贝叶斯推理统一处理不确定性信息。此外，书中还介绍了常见的机器学习算法和统计推断方法，并提供了丰富的实例和案例，有助于读者深入理解认知底层逻辑的本质和应用。