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Introduction to Neural Networks with Java, 2nd Edition (Englisch) Taschenbuch – 1. Oktober 2008

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Synopsis

Introduction to Neural Networks for Java, Second Edition, introduces the Java programmer to the world of Neural Networks and Artificial Intelligence. Neural network architectures, such as the feedforward, Hopfield, and self-organizing map architectures are discussed. Training techniques, such as backpropagation, genetic algorithms and simulated annealing are also introduced. Practical examples are given for each neural network. Examples include the traveling salesman problem, handwriting recognition, financial prediction, game strategy, mathematical functions, and Internet bots. All Java source code is available online for easy downloading.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Jeff Heaton, PhD, is a data scientist and indy publisher. Specializing in Python, R, Java and C#, he is an active technology blogger, open source contributor, and author of more than ten books. His areas of expertise include predictive modeling, data mining, big data, business intelligence, and artificial intelligence. Jeff holds a Master’s Degree in Information Management from Washington University and a PhD in computer science from Nova Southeastern University in computer science. He is the lead developer for the Encog Machine Learning Framework open source project, a senior member of IEEE, and a fellow of the Life Management Institute (FLMI).


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am 7. Juni 2010
Format: Taschenbuch|Verifizierter Kauf
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am 1. September 2014 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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am 1. Februar 2009 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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3,0 von 5 SternenSome examples most be more explained
am 21. August 2013 - Veröffentlicht auf Amazon.com
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