| Titre : |
Apprentissage statistique |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Gérard Dreyfus ; J.-M. Martinez ; M. Samuelides, Auteur ; Gérard Dreyfus, Éditeur scientifique |
| Mention d'édition : |
3e éd |
| Editeur : |
Paris : Eyrolles |
| Année de publication : |
2008 |
| Collection : |
Algorithmes, ISSN 1625-113X |
| Importance : |
449 p. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
24 cm + (1 cd-rm) |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-212-12229-9 |
| Note générale : |
Livre paru sous le titre : "Réseaux de neurones : méthodologie et applications". - La couv. porte en plus : "Réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports. Prévision, data mining, bio-ingénierie, reconnaissance de formes, robotique et commande de processus. Cinq exemples de modèles, avec données et code source, neuro One 6.10.7* outil de création de modèles neuronaux, compilateur C pour Windows, Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll niveau 0". - Logiciel d'application.
Bibliogr. en fin de chapitres. Bibliogr. p. [427]-430. Index. |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Réseaux neuronaux (informatique);Statistique mathématique;Machines à vecteurs de support;Ingénierie;Ingénierie assistée par ordinateur |
| Résumé : |
Pour apprendre avec méthode les différents algorithmes adaptés à chaque type de réseau, par grand domaine d'application. L'ouvrage fait le point sur les dernières applications industrielles à l'actif de ces ensembles d'algorithmes. Le cd-rom contient une version d'évaluation de NeuroOne, logiciel d'apprentissage pour réseaux de neurones. A jour des dernières applications industrielles. |
Apprentissage statistique [texte imprimé] / Gérard Dreyfus ; J.-M. Martinez ; M. Samuelides, Auteur ; Gérard Dreyfus, Éditeur scientifique . - 3e éd . - Paris : Eyrolles, 2008 . - 449 p. : ill. ; 24 cm + (1 cd-rm). - ( Algorithmes, ISSN 1625-113X) . ISBN : 978-2-212-12229-9 Livre paru sous le titre : "Réseaux de neurones : méthodologie et applications". - La couv. porte en plus : "Réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports. Prévision, data mining, bio-ingénierie, reconnaissance de formes, robotique et commande de processus. Cinq exemples de modèles, avec données et code source, neuro One 6.10.7* outil de création de modèles neuronaux, compilateur C pour Windows, Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll niveau 0". - Logiciel d'application.
Bibliogr. en fin de chapitres. Bibliogr. p. [427]-430. Index. Langues : Français ( fre) |  |
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