PyTorch深度学习实战：从新手小白到数据科学家张敏著电子工业出版社9787121388293

目录
章  初识PyTorch 1
1．1  神经网络发展简史 1
1．1．1  神经网络的前世今生 1
1．1．2  深度学习框架对比 3
1．2  环境安装 6
1．2．1  Python环境的选择及安装 6
1．2．2  PyTorch 1．2的安装 8
1．2．3  开发环境IDE 10
1．3  PyTorch的核心概念 11
1．3．1  PyTorch的基本概念 11
1．3．2  自动微分 16
1．3．3  PyTorch的核心模块 19
1．4  实验室小试牛 20
1．4．1  塔珀自指公式 20
1．4．2  看看你毕业了能拿多少 22
1．5  加油站之高等数学知识回顾 39
1．5．1  函数基础知识 39
1．5．2  常见的导数公式 45
第2章  机器学习入门 49
2．1  机器学习的分类 49
2．1．1  监督学习 49
2．1．2  半监督学习 51
2．1．3  无监督学习 51
2．1．4  学习 52
2．2  机器学习的常见概念 54
2．2．1  缺失值处理 54
2．2．2  数据标准化与数据正则化 56
2．2．3  交叉验 59
2．2．4  过拟合与欠拟合 61
2．3  神经网络 62
2．3．1  神经网络的生物学发现与编程 62
2．3．2  人工神经网络的核心思想 69
2．4  实现线性回归、多项式回