计算机科学丛书:神经网络与机器学习(原书第3版)

计算机科学丛书:神经网络与机器学习(原书第3版)

作者
海金(Simon Haykin)
出版社
机械工业出版社 版次:第1版
出品方
机械工业出版社
语言
简体中文
页数
572页
装帧
平装
ISBN
9787111324133
分类
计算机控制仿真与人工智能
重量
898 g
尺寸
26 x 18.4 x 2.2 cm
电子书格式
epub,pdf,txt,azw3,mobi,fb2,djvu
下载次数
2810
更新日期
2023-05-31

《神经网络与机器学习(原书第3版)》是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章,主要内容包括Rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、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。《神经网络与机器学习(原书第3版)》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。

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