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    Python神经网络编程 PDF 高质量完整版

    机器学习电子书
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    给大家带来的一篇关于机器学习相关的电子书资源,介绍了关于Python神经网络、Python编程方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小11.5 MB,塔里克·拉希德编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.3,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

  • Python神经网络编程 PDF 下载
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  • Python神经网络编程

    Python神经网络编程 电子书封面

    读者评价

    之前有一个新闻说,中小学以后要开展人工智能教学,结果很多人来嘲讽。我就想起来虽然我大四的时候才第一次用C++去自己写BP-ANN的代码,其大致原理和概念我中学的时候就已经熟悉了。其实九十年代以来,有很多期刊、学位论文、教材、手册等出版物上都会有这方面的概念性介绍,很难不注意到。
    我毕竟不是应用数学或计算机类的,之前我对这种最简单的ANN的印象就是一种什么工作都可以掺和一下,效果可能很好也可能很差的黑箱模型,十多年前已经过时(起码也得来个SVM啊!)但最近因为深度学习又再次走红的工具。Make Your Own Neural Network这本书对我显然是过于简单了,但我居然从每一部分都学到了非常多的新的东西,它让我对ANN的认识整个提升了一个层次。
    这本书最让人惊讶的一部分就是模型优化部分了。本来我以为是一个玩具代码,没想到其表现真正达到了工业级别。优化后对手写数字的识别率逼近98%,而它仅仅是一个三层的全连接的最朴素的BP-ANN!
    作者把这本书写的非常简单,而可以看出来他的功力其实很强。如果你有基本的机器学习知识的话,可以看出他把很多重要的概念展现于极为简单的例子之中。比如XOR问题,超参数,学习率,过拟合,模型容量等等概念,他可能没有明确的说出来,但都有点到。中学生如果能吃透这本书,以后接触和进入真正的机器学习将会非常顺畅。
    作者功力强大的地方还体现在,他把ANN的其实还挺复杂的概念讲得很清楚。值得承认,我之前虽然用过、写过ANN,但我很多公式怎么来的、为什么这么来的都还是糊涂的。这本书的目标读者可是没有微积分和线性代数基础的人士,我感觉至少稍微花点功夫这些人都能把ANN的具体原理和细节弄得非常清楚了。
    最后,作者一定也是科研界老油条,他搭起来模型之后,调教的方法非常学院派,这一段儿我甚至有种读到论文的感觉。这样的内容让中学生看到也是有好处的,他们会建立起来一个有条理的思维方式。
    真是生不逢时,我高中的时候没有(流行)python,没有人开展人工智能的教学,没人写出这么有意思的科普读物,于是错过了很多有趣的东西啊。

    内容介绍

    《Python神经网络编程》首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。

    本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考,也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

    目录

    • 第 1 章 神经网络如何工作 001
    • 1.1 尺有所短,寸有所长 001
    • 1.2 一台简单的预测 003
    • 1.3 分类器与预测器并无太大差别 008
    • 1.4 训练简单的分类 011
    • 1.5 有时候一个分类器不足以求解问题 020
    • 1.6 神经元——大自然的计算机器 024
    • 1.7 在神经网络中追踪信号 033
    • 1.8 凭心而论,矩阵乘法大有用途 037
    • 1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例 043
    • 1.10 学习来自多个节点的权重 051
    • 1.11 多个输出节点反向传播误差 053
    • 1.12 反向传播误差到更多层中 054
    • 1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差 058
    • 1.14 我们实际上如何更新权重 061
    • 1.15 权重更新成功范例 077
    • 1.16 准备数据 078
    • 第 2 章 使用Python进行DIY 083
    • 2.1 Python 083
    • 2.2 交互式Python = IPython 084
    • 2.3 优雅地开始使用Python 085
    • 2.4 使用Python制作神经网络 105
    • 2.5 手写数字的数据集MNIST 121
    • 第 3 章 趣味盎然 153
    • 3.1 自己的手写数字 153
    • 3.2 神经网络大脑内部 156
    • 3.3 创建新的训练数据:旋转图像 160
    • 3.4 结语 164
    • 附录A 微积分简介 165
    • A.1 一条平直的线 166
    • A.2 一条斜线 168
    • A.3 一条曲线 170
    • A.4 手绘微积分 172
    • A.5 非手绘微积分 174
    • A.6 无需绘制图表的微积分 177
    • A.7 模式 180
    • A.8 函数的函数 182
    • 附录B 使用树莓派来工作 186
    • B.1 安装IPython 187
    • B.2 确保各项工作正常进行 193
    • B.3 训练和测试神经网络 194
    • B.4 树莓派成功了 195

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    网友NO.41958

    清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚。讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解。个人感觉是,如果预先有一点点python的知识(比如花几个小时学完这个免费在线课程),会更容易理解这些代码。第三部分篇幅不长,主要是在某些方面略作延伸,意图应该是希望激发读者进一步探究的兴趣。书中的计算和公式偶有小错误,基本都能通过上下文发现,也可以到这个博客搜索勘误。
    目前人工智能,机器学习之类的名词太火热,似乎哪里都能碰到。比如我所在的哲学圈,有时聊着聊着也会有人抛出这些词来,但我觉得多数情况下,无论言者闻者其实都不甚了了。通过阅读本书,多少可以对人工智能的某一小方面有点实质性的了解,庶几不至于让这类讨论完全变成空谈。

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