内容简介
本书是关于神经网络的全面的、有效的、可读性很强的、近期新的论述。全书共15章,主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、很小均方算法、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。木有代码,理论性很强,和数学紧密结合,必备的理论参考书!
评分神经网络学习
评分比较业余感兴趣
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评分经典书籍
评分书页纸不好
评分木有代码,理论性很强,和数学紧密结合,必备的理论参考书!
评分内容很多,翻译得尚可,用来当参考书。
评分书已经拿到,还没看内部,从包装上看挺好
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