【人工智能】【机器学习】-好书推荐之《Python神经网络编程》
目录
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
