具体描述
Simon Haykin 于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。
本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章，主要内容包括Rosenblatt感知器、通过回归建立模型、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。
本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。
用户评价
##是很全面的机器学习理论书籍，不过大多数读者是看不明白的，翻译也很一般。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡 是很全面的机器学习理论书籍。 p94 对于神经元，训练率应该与突触数量成反比。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方...
评分##窝觉得读读AI的东西也很有意思，就觉得自己的脑子有时候也不过如此，添点荷尔蒙而已
评分##我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了，他不喜欢更新的第三版。 感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...
评分##很经典，适合有一定基础的读者
评分 评分 评分 评分##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...
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