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200 1 _aApprentissage statistique
_fG. Dreyfus, J.-M. Martinez, M. Samuelides... [et al.]
_gsous la direction de Gérard Dreyfus
205 _a3e édition
214 0 _aParis
_cEyrolles
_dDL 2008
215 _a1 vol. (XVI-449 p.)
_cill., graph., couv. en coul.
_d23 cm
215 _a1 disque optique numérique (CD-ROM)
_d12 cm
225 0 _aAlgorithmes
300 _aréseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports
305 _aPrécédemment paru sous le titre : "Réseaux de neurones : méthodologie et applications"
312 _aLa 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"
315 _aLogiciel d'application
320 _aBibliogr. p. [427]-430. Bibliogr. en fin de chapitres. Index
337 _aConfiguration requise : PC Pentium 2 ou (équivalent) 100 Mhz ; 64 Mo de mémoire vive ; MS-Windows 98/NT, 2000, XP ; 25 Mo d'espace disque disponible
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_tAlgorithmes (Paris)
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_tApprentissage statistique
_fG. Dreyfus, J.-M. Martinez, M. Samuelides... [et al.]
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_fG. Dreyfus, J.-M. Martinez, M. Samuelides... [et al.]
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512 _aApprentissage statistique
_eRéseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports
517 _aRéseaux de neurones
_eméthodologie et applications
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_aRéseaux neuronaux (informatique)
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_2rameau
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