《神經網絡與機器學習(原書第3版)》是關於神經網絡的全面的、徹底的、可讀性很強的、最新的論述。全書共15章，主要內容包括Rosenblatt感知器、通過回歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數網絡、支持向量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射、信息論學習模型、動態規劃、神經動力學、動態系統狀態估計的貝葉斯濾波等。
《神經網絡與機器學習(原書第3版)》適合作為高等院校電腦相關專業研究生及本科生的教材，也可供相關領域的工程技術人員參考。
電腦科學叢書：神經網絡與機器學習（原書第3版）
- 作者： 海金(Simon Haykin)
- 出版社： 機械工業出版社
- 出版日期： 2011-03-01
- ISBN碼： 9787111324133
- 編號： 9787111324133
$ 403 元
原價 474
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