神经网络与机器学习(原书第3版)

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[加] 海金 著
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店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111324133
商品编码:1077670998
出版时间:2011-03-01

具体描述

作  者: (加)海金 著作 申富饶 等 译者 定  价: 79 出 版 社: 机械工业出版社 出版日期: 2011年03月01日 页  数: 572 装  帧: 平装 ISBN: 9787111324133 出版者的话
译者序
前言
缩写和符号
术语
第0章  导言
  0.1  什么是神经网络
  0.2  人类大脑
  0.3  神经元模型
  0.4  被看作有向图的神经网络
  0.5  反馈
  0.6  网络结构
  0.7  知识表示
  0.8  学习过程
  0.9  学习任务
……

内容简介

本书是关于神经网络的全面的、有效的、可读性很强的、近期新的论述。全书共15章,主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、很小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。
本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材,也可供相关领域的工程技术人员参考。  (加)海金 著作 申富饶 等 译者 Simon Haykin是靠前电子电气工程界的有名学者,加拿大皇家学会院士,IEEE会士,于1953年获得英国伯明翰大学博士学位,现任加拿大麦马斯特大学教授,在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。他曾经获得IEEE McNaughton奖章,在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰,著有多种标准教材。
    

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经典书籍

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内容很多,翻译得尚可,用来当参考书。

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