内容简介 · · · · · ·
《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...
《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。
作者简介 · · · · · ·
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。
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丛书信息
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神经网络与机器学习的书评 · · · · · · ( 全部 12 条 )
读Simon Haykin《神经网络与机器学习》
原书4.8分,翻译1分
垃圾翻译,建议对照英文版看,否则会被带偏
原著是本好书,可惜翻译太烂了
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订阅关于神经网络与机器学习的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 7086 2023-11-30 13:44:09 陕西
烂书。讲线性回归建模的时候,先是说什么给一个未知系统建模,然后就莫名其妙开始谈论用线性回归处理二分类问题。你到底要处理什么问题啊?就算两者是相通的,能不能解释一下两者的联系啊?你是假设读者已经学会了一切吗?那还要你这书干嘛?感知机收敛定理的证明只给出了只犯一种错误的情况的证明,也没解释如何推广到一般的情形。就这还证明得很不严谨,有的断言下得没有依据。平时我都觉得欧美教材胜过国内教材,但是在机器学习... 烂书。讲线性回归建模的时候,先是说什么给一个未知系统建模,然后就莫名其妙开始谈论用线性回归处理二分类问题。你到底要处理什么问题啊?就算两者是相通的,能不能解释一下两者的联系啊?你是假设读者已经学会了一切吗?那还要你这书干嘛?感知机收敛定理的证明只给出了只犯一种错误的情况的证明,也没解释如何推广到一般的情形。就这还证明得很不严谨,有的断言下得没有依据。平时我都觉得欧美教材胜过国内教材,但是在机器学习领域,西瓜书和邱锡鹏的比太多国外教材都更适合新手。 (展开)
0 有用 zZ 2016-11-23 09:55:22
作者不仅讲概念讲定义讲数学,还会用浅显易懂的语言讲述概念背后的内涵,真的很难得!
1 有用 [已注销] 2018-07-01 09:44:11
非常难读的一本书,质量还行
0 有用 因扎吉 2018-10-15 11:03:16
知识有点老了,不推荐现在读
0 有用 ok_young 2021-09-27 10:45:05
现在看来里面很多内容已经有点过时了,但讲得很不错,值得一读。
0 有用 7086 2023-11-30 13:44:09 陕西
烂书。讲线性回归建模的时候,先是说什么给一个未知系统建模,然后就莫名其妙开始谈论用线性回归处理二分类问题。你到底要处理什么问题啊?就算两者是相通的,能不能解释一下两者的联系啊?你是假设读者已经学会了一切吗?那还要你这书干嘛?感知机收敛定理的证明只给出了只犯一种错误的情况的证明,也没解释如何推广到一般的情形。就这还证明得很不严谨,有的断言下得没有依据。平时我都觉得欧美教材胜过国内教材,但是在机器学习... 烂书。讲线性回归建模的时候,先是说什么给一个未知系统建模,然后就莫名其妙开始谈论用线性回归处理二分类问题。你到底要处理什么问题啊?就算两者是相通的,能不能解释一下两者的联系啊?你是假设读者已经学会了一切吗?那还要你这书干嘛?感知机收敛定理的证明只给出了只犯一种错误的情况的证明,也没解释如何推广到一般的情形。就这还证明得很不严谨,有的断言下得没有依据。平时我都觉得欧美教材胜过国内教材,但是在机器学习领域,西瓜书和邱锡鹏的比太多国外教材都更适合新手。 (展开)
0 有用 G2018 2022-03-07 21:38:12
这本书非常著名,我粗略看了一下,发现对工科还真是不够友好。。。大量的数学背景知识都是计算机专业的,工科完全跳过不学的。很多数理地方读不太懂,实例又太少,而且翻译非常辣鸡,浓浓的谷歌机翻风,你看了就知道我在说什么了。还是挺吃力的,准备放一放,等再学些更基础的理论之后再回过头来看。 @2018-01-10 17:41:08
0 有用 ok_young 2021-09-27 10:45:05
现在看来里面很多内容已经有点过时了,但讲得很不错,值得一读。
0 有用 Salooloo 2019-06-13 01:55:49
CV入门。
0 有用 长安少年乐无异 2019-03-06 18:38:16
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