《神经网络与机器学习(原书第3版)》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...
《神经网络与机器学习（原书第3版）》是由机械工业出版社出版，作者Simon Haykin，译者申富饶。内容简介 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...
本文将从基本概念、算法、应用等方面来探讨机器学习和神经网络的联系和区别。 一、基本概念 机器学习是一种能够让计算机通过数据自己学习的方法。它是一种从数据中自动分析获得规律,并利用规律进行预测和分类的方法。简单来说,机器学习就是从已有的数据中自动地找出规律,然后用于新的数据,从而完成一些智能化的任务。
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强,作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是SimonHaykin...
15.6 学习算法 15.7 通过时间的反向传播 15.8 实时递归学习 15.9 递归网络的消失梯度 15.10 利用非线性逐次状态估计的递归网络监督学习框架 15.11 计算机实验:Mackay-Glass吸引子的动态重构 15.12 自适应考虑 15.13 实例学习:应用于神经控制的模型参考 小结和讨论 注释和参考文献 习题 ...
在机器学习中,数据的质量和规模对于算法的性能至关重要,因为机器学习主要依赖于数据和标签的关系。在神经网络中,数据也非常重要,但与标签的关系并不是唯一的关键因素。神经网络需要的是大样本的数据集以及一种优化算法从数据中学习知识. 4.模型解释 机器学习和神经网络在模型解释方面也是有所不同的。机器学习的算法...
机器学习的三个基本要素分别是数据、算法和模型。 三、机器学习与神经网络的关系 神经网络是机器学习中最为常见的一种模型之一,是机器学习的核心算法之一。通过神经网络可以实现从数据中提取特征,进行分类、回归、聚类、降维等任务。具体而言,神经网络是机器学习中一种基于权值计算的多层结构模型,可以通过不断地调整和...
在本文中,我们将从定义、应用、优点和缺点等方面对机器学习和神经网络进行比较。 一、定义 机器学习是人工智能领域的一个分支,旨在让计算机能够从数据中学习,而不是在编程时手动进行指定。它包括三个核心元素:输入、输出和模型。 输入是我们给定的数据,输出是计算机从数据中学习到的规律,模型是计算机用来学习这些规律...
图书 > 计算机与互联网 > 人工智能 > 机工出版 > 神经网络与机器学习(英文版·第3版) 自营 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 神经网络与机器学习(英文版·第3版) [加]海金(Haykin S) 著 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持