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论坛 数据科学与人工智能 人工智能 机器学习
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2017-01-13

神经网络与机器学习(原书第3版),作者Simon Haykin是国际电子电气工程界的著名学者,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,现任加拿大麦克马斯特大学教授,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。
本书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。
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。
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2017-2-7 01:20:38
人工智能方面很棒的材料!
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2017-6-6 20:14:18
验证码下载时乱码
能不能解决一下
已经购买了
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2017-6-7 16:52:12
这么火的论坛
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2017-6-12 19:55:06
这本书写得不错
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2017-6-12 23:46:43
多谢楼主~
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