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本書(shū)針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)存在學(xué)習(xí)效率低、泛化能力差、易出現(xiàn)過(guò)擬合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（主要指隱節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇）的理論依據(jù)不足等基本問(wèn)題，在分析BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和樣本集的復(fù)雜性對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力影響的基礎(chǔ)上，提出用"廣義"復(fù)相關(guān)系數(shù)Rn新概念定量描述包括樣本數(shù)量和樣本質(zhì)量在內(nèi)的樣本集的復(fù)雜性；建立用含參數(shù)的檢測(cè)誤差E2表示BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力的定

本書(shū)內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和探索、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)建模預(yù)測(cè)等技術(shù)，并通過(guò)文本、圖像、語(yǔ)音等前沿應(yīng)用，引入人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的新成果。全書(shū)設(shè)計(jì)收集了多個(gè)數(shù)據(jù)分析案例，采用Python及相關(guān)科學(xué)計(jì)算工具包介紹數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)的方法，幫助讀者通過(guò)實(shí)際應(yīng)用理解數(shù)據(jù)科學(xué)

本書(shū)針對(duì)現(xiàn)有圖像融合模型缺乏感知圖像間差異信息能力、不能根據(jù)認(rèn)知差異調(diào)整融合策略等問(wèn)題，將擬態(tài)章魚(yú)的擬態(tài)特性引入到圖像融合中，提出圖像擬態(tài)融合的思想。圖像擬態(tài)融合是一種新的智能仿生信息處理的理論和方法，其不企圖給出適用所有圖像融合的方法，也不排除已有融合算法的優(yōu)勢(shì)性能，更不拒絕在融合中引入其他新的理論和方法提升融合自適

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云計(jì)算改變了IT行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，公有云重塑了IT行業(yè)的業(yè)務(wù)模式。在業(yè)務(wù)實(shí)踐過(guò)程中，云計(jì)算從業(yè)者經(jīng)常思考云計(jì)算的本質(zhì)，也在積極提高關(guān)鍵云產(chǎn)品的服務(wù)能力。本書(shū)深入淺出地展現(xiàn)了云產(chǎn)品技術(shù)、服務(wù)及商業(yè)的本質(zhì)，是一幅清晰的“行業(yè)地圖”，借助本書(shū)，云計(jì)算從業(yè)者可以少走彎路，從而既有信心又有方法地開(kāi)拓云計(jì)算業(yè)務(wù)。本書(shū)給出了對(duì)行業(yè)前景

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