本书深入浅出地讲解了神经网络及其在机器学习中的应用，介绍了许多基础概念和重要的技术，如感知器、反向传播、卷积神经网络等。
本书着重介绍了神经网络在分类、回归、聚类等机器学习问题中的应用，并给出了相应的实例和应用场景。此外，本书还介绍了一些新兴的神经网络技术，如深度学习和自适应神经网络等。
Simon Haykin教授在本书中融合了自己多年的研究和实践经验，同时也借鉴了其他领域的研究成果，使得本书在理论和实践方面都具有较高的参考价值。
《神经网络与机器学习》是一本非常优秀的机器学习入门书籍，适合广大学者和工程师学习和参考。
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