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Programming Neural Networks with Encog3 in Java, 2nd Edition - Softcover

 
9781604390216: Programming Neural Networks with Encog3 in Java, 2nd Edition

Inhaltsangabe

Book by Heaton Jeff

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Reseña del editor

Encog is an advanced Machine Learning Framework for Java, C# and Silverlight. This book focuses on using the neural network capabilities of Encog with the Java programming language. This book begins with an introduction to the kinds of tasks neural networks are suited towards. The reader is shown how to use classification, regression and clustering to gain new insights into data. Neural network architectures such as feedforward, self organizing maps, NEAT, and recurrent neural networks are introduced. This book also covers advanced neural network training techniques such as back propagation, quick propagation, resilient propagation, Levenberg Marquardt, genetic training and simulated annealing. Real world problems such as financial prediction, classifiction and image processing are introduced.

Biografía del autor

Jeff Heaton, PhD, is a computer scientist that specializes in data science and artificial intelligence. Specializing in Python, R, Java and C#, he is an 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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  • VerlagHeaton Research, Incorporated
  • Erscheinungsdatum2011
  • ISBN 10 1604390212
  • ISBN 13 9781604390216
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Anzahl der Seiten240

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Heaton, Jeff
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Jeff Heaton
Verlag: Heaton Research, 2011
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich

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Paperback. Zustand: Brand New. 240 pages. 9.25x7.50x0.55 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers zk1604390212

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