神经网络与机器学习读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 906页 | 9.0 | 2020 | 机械工业 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 69.00元 | 2020-02-20 … | 2020-03-06 … | 95 |
主题/类型/题材/标签
神经网络,机器学习,人工智能,模式识别,AI,数据挖掘,计算机,智能,
作者
(加)海金 ISBN:9787111265283 原作名/别名:《》
内容和作者简介
神经网络与机器学习摘要
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》）。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。
本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。
作者简介Simon Haykin，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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