神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2025

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[加] Simon Haykin 作者

機械工業齣版社

申富饒譯者

2011-3 出版日期

572 頁數

79.00元價格

平裝

計算機科學叢書叢書系列

9787111324133 圖書編碼

神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書圖書標籤: 神經網絡機器學習人工智能計算機計算機科學 AI 算法數據挖掘

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發表於2025-02-05

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神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

大量的數學語言~~

評分☆☆☆☆☆

求職季時想轉行做算法買的，卻使我意識到機器學習的核心是數學，非我強項，遂棄。

評分☆☆☆☆☆

膜拜啊

評分☆☆☆☆☆

這翻譯看的實在太難受瞭，有種想扔書的衝動。裏邊好多概念本來是明白的，但是發現按這本書的講法根本理解不過來。感覺就是翻譯過來變成瞭一本沒有血肉的書。

評分☆☆☆☆☆

求職季時想轉行做算法買的，卻使我意識到機器學習的核心是數學，非我強項，遂棄。

神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書著者簡介

Simon Haykin 於1953年獲得英國伯明翰大學博士學位，目前為加拿大McMaster大學電子與計算機工程係教授、通信研究實驗室主任。他是國際電子電氣工程界的著名學者，曾獲得IEEE McNaughton金奬。他是加拿大皇傢學會院士、IEEE會士，在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐，著有多部標準教材。

本書是關於神經網絡的全麵的、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、通過迴歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑嚮基函數網絡、支持嚮量機、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、動態係統狀態估計的貝葉斯濾波等。

本書適閤作為高等院校計算機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。

神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書著者簡介

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神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書圖書描述

神經網絡是計算智能和機器學習的重要分支，在諸多領域都取得瞭很大的成功。在眾多神經網絡著作中，影響最為廣泛的是Simon Haykin的《神經網絡原理》（第3版更名為《神經網絡與機器學習》）。在本書中，作者結閤近年來神經網絡和機器學習的最新進展，從理論和實際應用齣發，全麵、係統地介紹瞭神經網絡的基本模型、方法和技術，並將神經網絡和機器學習有機地結閤在一起。

本書不但注重對數學分析方法和理論的探討，而且也非常關注神經網絡在模式識彆、信號處理以及控製係統等實際工程問題的應用。本書的可讀性非常強，作者舉重若輕地對神經網絡的基本模型和主要學習理論進行瞭深入探討和分析，通過大量的試驗報告、例題和習題來幫助讀者更好地學習神經網絡。

本版在前一版的基礎上進行瞭廣泛修訂，提供瞭神經網絡和機器學習這兩個越來越重要的學科的最新分析。

本書特色：

1. 基於隨機梯度下降的在綫學習算法；小規模和大規模學習問題。

2. 核方法，包括支持嚮量機和錶達定理。

3. 信息論學習模型，包括連接、獨立分量分析（ICA）、一緻獨立分量分析和信息瓶頸。

4. 隨機動態規劃，包括逼近和神經動態規劃。

5. 逐次狀態估計算法，包括卡爾曼和粒子濾波器。

6. 利用逐次狀態估計算法訓練遞歸神經網絡。

7. 富有洞察力的麵嚮計算機的試驗。

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神經網絡與機器學習（原書第3版）在線電子書讀後感

評分☆☆☆☆☆

总体看来，原著的结构性是比较强的，而且原著作者是经过信号处理转过来的，以LMS作为BP 的引导这块感觉挺有新意，同时不仅从数学分析方法，更重要的是从贝叶斯估计入手，更容易理解机器学习是一种统计推断，而不是看起来完美的微积分推导。但是，翻译的人，对，就是那个姓申的...

評分☆☆☆☆☆

垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 the long-term proportion of time spent by the chain .. The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by.. The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed ran...

評分☆☆☆☆☆

原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。

評分☆☆☆☆☆

这本书还算有点名气，有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation，但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因，比如，为什么对于w的初始化要随机且尽可能小；冲向量的直观解释是什么；对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正...

評分☆☆☆☆☆

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...

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