如果你对机器学习很好奇,但不知道从哪里开始,这就是你一直在等待的书。它专注于被称为深度学习的机器学习子领域,解释了核心概念,并为您提供了开始构建自己的模型所需的基础。而不是简单地概述使用现有工具包的教程,实用深度学习教你为什么使用深度学习,并将激励你进一步探索。

你所需要的是对计算机编程和高中数学的基本熟悉——这本书将涵盖其余的内容。在介绍Python之后,您将浏览关键主题,如如何构建良好的训练数据集,使用scikit-learn和Keras库,并评估您的模型的性能。

您还将了解:

如何使用经典的机器学习模型,如k-最近邻,随机森林,和支持向量机 神经网络是如何工作的,又是如何训练的 如何使用卷积神经网络 如何从零开始开发一个成功的深度学习模型 您将在此过程中进行实验,构建最终的案例研究,其中包含您所学到的所有内容。 您将使用的所有代码都可以在这里获得: https://github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/

这是对这个动态的,不断扩大的领域的完美介绍,实用深度学习将给你的技能和信心潜入自己的机器学习项目。

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