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Learning and Soft Computing

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Vojislav Kecman 作者
The MIT Press
譯者
2001-03-19 出版日期
608 頁數
USD 76.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780262112550 圖書編碼

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發表於2024-12-28

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Learning and Soft Computing 在線電子書 圖書描述

This textbook provides a thorough introduction to the field of learning from experimental data and soft computing. Support vector machines (SVM) and neural networks (NN) are the mathematical structures, or models, that underlie learning, while fuzzy logic systems (FLS) enable us to embed structured human knowledge into workable algorithms. The book assumes that it is not only useful, but necessary, to treat SVM, NN, and FLS as parts of a connected whole. Throughout, the theory and algorithms are illustrated by practical examples, as well as by problem sets and simulated experiments. This approach enables the reader to develop SVM, NN, and FLS in addition to understanding them. The book also presents three case studies: on NN-based control, financial time series analysis, and computer graphics. A solutions manual and all of the MATLAB programs needed for the simulated experiments are available.

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