[java电子书] 神经网络算法与实现基于Java语言 PDF 电子书百度云网盘下载

java10086 · 发表于 2018-8-14 20:35:00

java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《神经网络算法与实现基于Java语言》
java电子书推荐理由：神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于开发的API和包，具有一次编写，随处运行的可移植性。本书完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。然后我们关注感知机及其特征。接下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断

作者：Fábio Soares 法比奥 Alan M.F Souza
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2017-08-01
书籍价格：29.50元

java电子书目录：
第1章初识神经网络 1

1.1 探索神经网络 1

1.2 为什么要用人工神经网络 2

1.3 神经网络的构造 3

1.3.1 基础元素——人工神经元 3

1.3.2 赋予神经元生命——

激活函数 4

1.3.3 基础值——权值 5

1.3.4 重要参数——偏置 5

1.3.5 神经网络组件——层 5

1.4 神经网络结构 6

1.4.1 单层神经网络 7

1.4.2 多层神经网络 7

1.4.3 前馈神经网络 8

1.4.4 反馈神经网络 8

1.5 从无知到有识——学习过程 8

1.6 实践神经网络 9

1.7 小结 15

第2章神经网络是如何学习的 16

2.1 神经网络的学习能力 16

2.2 学习范式 17

2.2.1 监督学习 17

2.2.2 无监督学习 18

2.3 系统结构——学习算法 19

2.3.1 学习的两个阶段——训练

和测试 20

2.3.2 细节——学习参数 21

2.3.3 误差度量和代价函数 22

2.4 学习算法示例 22

2.4.1 感知机 22

2.4.2 Delta规则 23

2.5 神经网络学习过程的编码 23

2.5.1 参数学习实现 23

2.5.2 学习过程 24

2.5.3 类定义 26

2.6 两个实例 33

2.6.1 感知机（报警系统） 34

2.6.2 ADALINE（交通预测） 37

2.7 小结 42

第3章运用感知机 43

3.1 学习感知机神经网络 43

3.1.1 感知机的应用和局限性 44

3.1.2 线性分离 44

3.1.3 经典XOR（异或）

例子 45

3.2 流行的多层感知机（MLP） 47

3.2.1 MLP属性 48

3.2.2 MLP权值 49

3.2.3 递归MLP 50

3.2.4 MLP在OOP范式中的

结构 50

3.3 有趣的MLP应用 51

3.3.1 使用MLP进行分类 51

3.3.2 用MLP进行回归 53

3.4 MLP的学习过程 54

3.4.1 简单但很强大的学习

算法——反向传播 55

3.4.2 复杂而有效的学习算法——

Levenberg?CMarquardt 57

3.5 MLP实现 58

3.5.1 实战反向传播算法 61

3.5.2 探索代码 62

3.6 Levenberg?CMarquardt实现 66

3.7 实际应用——新生入学 68

3.8 小结 71

第4章自组织映射 72

4.1 神经网络无监督学习方式 72

4.2 无监督学习算法介绍 73

4.3 Kohonen 自组织映射 76

4.3.1 一维SOM 77

4.3.2 二维SOM 78

4.3.3 逐步实现自组织映射网络

学习 80

4.3.4 如何使用SOM 81

4.4 Kohonen算法编程 81

4.4.1 探索Kohonen类 84

4.4.2 Kohonen实现

（动物聚类） 86

4.5 小结 88

第5章天气预测 89

5.1 针对预测问题的神经网络 89

5.2 无数据，无神经网络——

选择数据 91

5.2.1 了解问题——天气变量 92

5.2.2 选择输入输出变量 92

5.2.3 移除无关行为——

数据过滤 93

5.3 调整数值——数据预处理 94

5.4 Java实现天气预测 96

5.4.1 绘制图表 96

5.4.2 处理数据文件 97

5.4.3 构建天气预测神经网络 98

5.5 神经网络经验设计 101

5.5.1 选择训练和测试

数据集 101

5.5.2 设计实验 102

5.5.3 结果和模拟 103

5.6 小结 105

第6章疾病诊断分类 106

6.1 什么是分类问题，以及如何应用

神经网络 106

6.2 激活函数的特殊类型——

逻辑回归 107

6.2.1 二分类VS多分类 109

6.2.2 比较预期结果与产生

结果——混淆矩阵 109

6.2.3 分类衡量——灵敏度和

特异性 110

6.3 应用神经网络进行分类 111

6.4 神经网络的疾病诊断 114

6.4.1 使用神经网络诊断

乳腺癌 114

6.4.2 应用神经网络进行早期糖

尿病诊断 118

6.5 小结 121

第7章客户特征聚类 122

7.1 聚类任务 123

7.1.1 聚类分析 123

7.1.2 聚类评估和验证 124

7.1.3 外部验证 125

7.2 应用无监督学习 125

7.2.1 径向基函数神经网络 125

7.2.2 Kohonen 神经网络 126

7.2.3 数据类型 127

7.3 客户特征 128

7.4 Java实现 129

7.5 小结 135

第8章模式识别（OCR案例） 136

8.1 什么是模式识别 136

8.1.1 定义大量数据中的

类别 137

8.1.2 如果未定义的类没有被

定义怎么办 138

8.1.3 外部验证 138

8.2 如何在模式识别中应用神经网络

算法 138

8.3 OCR问题 140

8.3.1 简化任务——数字

识别 140

8.3.2 数字表示的方法 140

8.4 开始编码 141

8.4.1 生成数据 141

8.4.2 构建神经网络 143

8.4.3 测试和重新设计——

试错 144

8.4.4 结果 145

8.5 小结 148

第9章神经网络优化与自适应 149

9.1 神经网络实现中的常见问题 149

9.2 输入选择 150

9.2.1 数据相关性 150

9.2.2 降维 151

9.2.3 数据过滤 152

9.3 结构选择 152

9.4 在线再训练 154

9.4.1 随机在线学习 155

9.4.2 实现 156

9.4.3 应用 157

9.5 自适应神经网络 159

9.5.1 自适应共振理论 159

9.5.2 实现 160

9.6 小结 162

附录A NetBeans环境搭建 163

附录B Eclipse环境搭建 175

附录C 参考文献 186

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大神小八八 · 发表于 2018-8-22 19:01:05

感谢楼主分析

wl1992626 · 发表于 2018-8-26 09:07:02

aaaaaaaaaaa

Oakkk · 发表于 2018-9-1 17:48:32

谢谢分享,努力学习，fighting

sunyafeng · 发表于 2018-9-1 21:41:25

你好，谢秀娥

l1825 · 发表于 2018-9-2 14:42:29

132132132123132

jmctian · 发表于 2018-9-3 20:06:48

谢谢楼主共享资源~

jmctian · 发表于 2018-9-6 18:42:00

java自学网给力亲测资源可以

kingdom007 · 发表于 2018-9-10 19:38:23

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灵动心境 · 发表于 2018-9-11 10:24:33

谢谢分享！

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