【人工智能】【机器学习】-好书推荐之《Python神经网络编程》
暴躁的大熊 2024-08-12 13:31:01 阅读 64
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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
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