作者:SimonHaykin
出版社:机械工业出版社
原作名:NeuralNetworks:AComprehensiveFoundation
译者:叶世伟/史忠植
出版年:2004-1
页数:656
定价:69.00元
装帧:平装(无盘)
丛书:计算机科学丛书
ISBN:9787111127598
作者简介
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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。
评论 ······
渣。
不是说书不好 是有点难 数学的东西有点多 推荐先看看《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》
课本
太数学了!
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