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【人工智能】【机器学习】-好书推荐之《Python神经网络编程》

时间:2024-08-08 17:52:48浏览次数:16  
标签:Python 编程 学习 神经网络 好书 读者 深度

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内容概览

编程环境

面向对象

学习目标


如果你是想要自学机器学习相关知识的读者,我相信看完这篇文章的介绍后,你会对机器学习有更清晰的认识。帮助你走进机器学习的殿堂。

《Python神经网络编程》(原书名:Make Your Own Neural Network)是一本深度学习领域的入门级书籍,由Tariq Rashid撰写。这本书的独特之处在于它从零开始讲解神经网络的基础知识,同时提供了详细的编程实例,让读者能够亲手构建一个简单的神经网络。

以下是更加详细的书籍介绍:

内容概览

  • 神经网络基础:从神经元、权重、激活函数到损失函数,逐步构建神经网络的理论框架。
  • 数学基础:解释了神经网络背后的线性代数和微积分概念,例如矩阵乘法、梯度下降算法等。
  • Python实现:使用Python语言,从底层开始搭建神经网络,包括前向传播、反向传播算法的实现。
  • 案例分析:通过识别MNIST手写数字数据集,展示如何训练和测试神经网络模型。
  • 高级话题:讨论了如何优化网络结构,提高模型的准确性和效率,包括正则化、批量归一化等技术。

编程环境

  • 使用Python标准库和NumPy进行数学运算,不依赖于深度学习框架,使读者能更直观地理解神经网络的内部机制。
  • 提供了完整的代码示例,读者可以下载并运行代码,观察神经网络的学习过程。

面向对象

  • 主要面向对深度学习和神经网络感兴趣的初学者和中级开发者。
  • 不要求读者具有深度学习的先验知识,但假设读者有一定的Python编程基础。

学习目标

  • 掌握神经网络的基本概念和原理。
  • 能够使用Python从头开始构建和训练神经网络。
  • 理解神经网络的训练过程,包括误差反向传播和梯度下降。
  • 学会评估和优化神经网络模型的性能。

《Python神经网络编程》以其实用性和可操作性著称,不仅适合自学,也适合作为大学课程的教材或补充读物。通过本书,读者不仅可以学到理论知识,还能获得实战经验,为进入更复杂的机器学习和深度学习领域打下坚实的基础。

书籍下载地址

链接:https://pan.baidu.com/s/1ngX9yoC1HMZ2ORmHvSEtlA?pwd=0qbm 
提取码:0qbm

 

标签:Python,编程,学习,神经网络,好书,读者,深度
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