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题名/责任者:

神经网络与机器学习/(加)SimonHaykin著 苑希民，柳春娜，周僡等译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-121-48210-6/CNY129.00

载体形态项:

20,586页:图;26cm

并列正题名:

Neural networks and learning machines

个人责任者:

(加) 赫金 (Haykin, Simon) 著

个人次要责任者:

苑希民 译

个人次要责任者:

柳春娜 译

个人次要责任者:

周僡 译

学科主题:

神经网络-教材

学科主题:

机器学习-教材

中图法分类号:

TP183

一般附注:

国外计算机科学教材系列 华信

版本附注:

据原书第3版译出 由Pearson Education(培生教育出版集团)授权出版

提要文摘附注:

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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