神经网络与机器学习（原书第3版） PDF_人工智能教程

资源名称：神经网络与机器学习（原书第3版） PDF

0.1 什么是神经网络

0.2 人类大脑

0.3 神经元模型

0.4 被看作有向图的神经网络

0.5 反馈

0.6 网络结构

0.7 知识表示

0.8 学习过程

0.9 学习任务

0.10 结束语

注释和参考文献

第1章 Rosenblatt感知人工智能教程器

1.1 引言

1机器人技术专业学什么.2 感知器

1.3 感知器收敛定理

1.4 高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的机器人技术等级考试含金量关系

1.5 计算机实验：模式分类

1.6 批量感知器算法

1.7 小结和讨论

注释和参考文献

习题

第2章 通过回机器人技术基础归建立模型人工智能教程百度云网盘

2.1 引言

2.2 线性回归模型：初步考虑

2机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?.3 参数向量的最大后验人工智能系统包含的要素估计

2.4 正则最小二乘估计和MAP估计之间的关系

2.5 计算机实验：模式分类

2.6 最小描述长度原则

2.7 固定样本大小考虑

2.8 工具变量方法

2.9 小结和讨论

注释和参考文献

习题

第3章 最小均方算法

3.人工智能教程第二版张仰森pdf1 引言

3.2 LMS算法的人工智能教程第二版张仰森pdf滤波结构

3.3 无约束最优化：回顾

3.人工智能教程4 维纳滤波器

3.5 最小均方算机器人技术专业学什么法

3.6 用马尔可夫模型来描画LMS算法人工智能专业和维纳滤波器的偏差

3.7 朗之万方程：布朗运动的特点

3.8 Kushner直接平均法

3.9 小学习率参数下统计LMS学习理论

3.10 计算机实验ⅰ：线性预测

3.11 计算机实验ⅱ：模式分类

3.12 LMS算法的优点和人工智能系统软件局限

3.13 学习率退火方案

3.14 小结和讨论

注释和参考文献

习题

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