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
##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...
评分##这次是第一次通读了整本书，里面的很多数学公司推导、部分原理没看明白，我想大部分第一次读的人应该也和我差不多吧。 如果作为学习神经网络的入门书，我想这本可能不太适合，因为它太多太细，初学者很容易陷入细节受到挫败感。 但并不是说这本书不好，相反，这本书绝对是经典...
评分##大家都在说翻译问题。翻译确实有很多问题，很多地方是含混过关，意义很不明确，不少地方甚至直接是错误的翻译，因此一旦有怀疑的地方一定要对照英文原版看。造成翻译问题的原因，一方面是译者能力，我感觉更大的原因是原书确实知识面实在太广，原书作者本身也是通信，控制理论...
评分 评分##不是说书不好 是有点难 数学的东西有点多 推荐先看看《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》
评分##虽然不喜欢NN，不过这本书写的真不错，很多讨论超越了具体方法。
评分##这次是第一次通读了整本书，里面的很多数学公司推导、部分原理没看明白，我想大部分第一次读的人应该也和我差不多吧。 如果作为学习神经网络的入门书，我想这本可能不太适合，因为它太多太细，初学者很容易陷入细节受到挫败感。 但并不是说这本书不好，相反，这本书绝对是经典...
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