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Python深度学习

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作者(英)尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis) 著;颛青山 译

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115482488

出版时间2018-07

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数154页

字数133千字

定价59元

货号SC:9787115482488

上书时间2024-05-08

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商品描述
作者简介:
尼格尔·刘易斯(N.D.Lewis)是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年,编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书,并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。
内容简介:
本书是使用Python进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式,而是通过一些实用的实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。本书共9章,分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容,并借助Python语言对基本算法和实现模型进行了探索。本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者,也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。
目录:
第1章如何阅读本书1
1.1获取Python2
1.1.1学习Python3
1.1.2软件包3
1.2不需要等待3
1.3小结4
附注5
第2章深度学习入门6
2.1为什么要学习深度学习7
2.1.1最后一子8
2.1.2一件怪事8
2.1.3两类人9
2.2什么是深度学习10
2.2.1成功的蓝图10
2.2.2有监督学习和无监督学习11
2.2.3深度学习的流程11
2.3深度学习能解决什么问题12
2.4哪些领域使用深度学习14
2.4.1深度学习能揭开永葆青春的秘密吗15
2.4.2衰老的挑战15
2.4.3众多的理论16
2.4.4数据科学家的答案16
2.5想使用深度学习——却不知如何开始17
2.6小结18
附注18
第3章神经网络基础27
3.1历史备忘录28
3.2神经网络的拓扑结构29
3.3神经元的作用30
人工神经元31
3.4理解激活函数31
3.4.1数学计算32
3.4.2sigmoid函数34
3.4.3运算成本34
3.5神经网络如何进行学习35
基本算法36
3.6解释梯度下降算法37
3.6.1误差曲面38
3.6.2随机梯度下降39
3.7小结39
附注40
第4章深度神经网络简介42
4.1深度神经网络简析43
4.2怎样在一分钟内解释深度神经网络44
4.2.1如何看待DNN44
4.2.2统计学家的视角45
4.2.3一个关键的观点45
4.3深度神经网络的
...

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