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神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlow
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神经网络与机器学习（原书第3版） 评分:
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Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，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。 本书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的应用。本书的可读性非常强，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。 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。
上传时间：2018-11 大小：61.97MB
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2019-03-14资源大小超过限制，分成2个压缩包，分别是深入理解计算机系统(原书第3版) part1、深入理解计算机系统(原书第3版) part2，全部下载之后打开。 和第2版相比，本版内容上最大的变化是，从以IA32和x86-64为基础转变为...
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2016-05-05Simon Haykin《神经网络与机器学习》第三版的PPT讲义、课后答案还有Matlab源代码
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2019-03-10这里有人工神经网络与机器学习的课后答案、上机实验程序、课后PPT等等，还有一些乱七八杂的。
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2017-10-17从神经网络到机器学习的综述PPT,可以构建起神经网络和机器学习的桥梁
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