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。
发表于2024-11-04
神经网络与机器学习 2024 pdf epub mobi 电子书
看着看着,我想起了那一句老话:一人翻为佳,二人翻为庸,三人翻为渣,若是三人等,则弗如渣渣 —————————— 这本书的译者不知道是不大熟悉这方面,还是机翻习惯了? 这本书本身大多是数学理论的堆砌,没有比较好的基础很难看懂,加上译者含混过关,大量的机翻体验与...
评分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...
评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...
评分原书: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。
图书标签: 神经网络 机器学习 人工智能 模式识别 AI 数据挖掘 计算机 智能
《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的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》)。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。
本版在前一版的基础上进行了广泛修订,提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。
读读历史也挺有意思的
评分读读历史也挺有意思的
评分给四星吧,数学功底还是要有的,慢慢读能读进去,原著比较有逻辑性,翻译emmm不多说,总之也帮我省了不少事
评分非常难读的一本书,质量还行
评分总体说来还行把
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