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| 姓名：(美)Sandhya Samarasinghe著；史晓霞 陈一民 李军治著 作者简介： 作品：《神经网络在应用科学和工程中的应用-从基本原理到复杂的模式识别》 |
| 译者序 前言 致谢 作者简介 第1章 从数据到模型：理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 1.1 概述 1.2 本书安排 参考文献 第2章 神经网络基础和线性数据分析模型 2.1 概述 2.2 神经网络及其能力 2.3 生物学的启示 2.4 神经元信息处理的建模 2.5 神经元模型和学习策略 2.5.1 作为一个简单分类器的阈值神经元 2.5.2 神经元和神经集合的学习模型 2.5.2.1 hebbian学习 2.5.2.2 无监督学习或竞争学习 2.5.2.3 有监督学习 2.5.3 作为分类器的有监督学习的感知器 2.5.3.1 感知器学习算法 2.5.3.2 基于大量现实数据集的感知器实例：根据测定的成长年轮直径辨识鱼的起源 2.5.3.3 统计学中带有线性 更多 |
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