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神经网络与机器学习

著者(加) Simon Haykin著,苑希民, 柳春娜, 周僡等译
ISBN9787121482106
分类号TP183 自动化技术、计算机技术
学科工学
版次第1版
出版社电子工业出版社
丛书名国外计算机科学教材系列
出版年2024
价格¥129.00
页码xx, 586页
类型 📄 纸质书
核心评分8.7/10
读者对象—
主题词人工神经网络——教材,机器学习——教材
内容简介：本书共16章, 主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、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、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波、动态驱动递归网络。
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