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patternrecognitionandmachinelearning,bishop2006这本书不错,讲的很清楚写作猫。\r\n中文翻译版据说草稿三年前就提交上去了,不过还没审批通过。

但看英文版有看英文版的好处,搜一下爱问有pdf。

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哥们,这书还真没搜到PDF电子版的,估计人家就是想用来卖钱的,版权意识特么强。这么厚的书,又全是干货,才32块,很便宜了,真想要学习,推荐买一本,亚马逊,当当,京东上都有卖。

不过就算没买,到神经网络之家、matlabsky、数学中国、matlab中文论坛等一些免费论坛看看贴,一样学习。希望对你有帮助。

谁有戴葵翻译《神经网络设计》书的PDF文件,发到我的邮箱[email protected],谢谢! 70

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如推荐序的作者所写的一样,我是不喜欢“终极”这样的说法的。但既然本书作者是大牛,这么说也定然有其缘由。且看下去吧。我比较讨厌欧美作家写书的一个特点:很长,很罗嗦。

教材的话还好一些,可以称之为详细,但科普类的书籍简直要命。我真的怀疑他们是不是有凑字数的想法。前面三章实在有点罗嗦,第四章之后就好了,讲的内容就实在多了。

因为我很早之前,从学习形式语言开始了解符号计算(这是七十年代AI的研究重点),便倾向于符号学派AI,这本书倒是先从这个点切入的,我觉得很好,不会让人一看到AI,就想到ML,就想到概率统计,就想到优化。

如果这么简单就能实现AI,这与“人工智障”有什么区别。

我们一直强调,“人工神经网络”与大脑中的“神经网络”并没有什么关联,第四、五章讲到了这些区别,清晰的指出了,我们需要智能,但智能的运行方式,却不必类似于我们的大脑。

概率并不是我喜欢的部分,因为它没有办法帮助推理和证明,第六章讲到了此种问题。之后的几章就比较玄乎了,我觉得没有什么实在的内容

虽然这本书在京东”机器学习“排行榜的前端位置,但是,其实并不是给想要学习机器学习并以此工作的人写的,这是一本科普书,或者类似于夜下闲聊的记录。

如果连教材都没有时间看,连数学都没有时间学习,哪儿来的时间看看这个玄而又玄的东西呢。

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