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
- 2797
- 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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