类神经网路实战：使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　亚马逊网路书店★★★★★5颗星评价
　　类神经网路的最佳入门指南

　　透过浅显的数学知识逐步理解类神经网路的运作原理
　　轻松使用Python自行开发类神经网路

　　类神经网路是人工智慧领域中的关键技术之一。然而，真正了解类神经网路运作原理的人却是少数。本书作者以轻松的口吻写作，循序渐进地介绍类神经网路中所用到的数学、运算思维及其概念，以及说明如何使用Python开发类神经网路。内容严格限定在实作类神经网路的必需知识，可快速掌握类神经网路的精髓。阅读本书时，只需中学程度的数学知识，最后还附有浅显易懂的微积分简介以及在树莓派上运作的说明，期许众多读者都能理解类神经网路。透过本书，您将进行一段妙趣横生且条理分明的旅行。

　　本书分为三章及附录，内容逐步说明类神经网路的观念，并使用Python实作类神经网路。
　　◎第1章以许多插图及范例来详细介绍类神经网路所使用的数学基础知识。
　　◎第2章说明如何使用Python程式语言进行开发类神经网路，并训练其辨识手写数字，以及测试类神经网路的效能。
　　◎第3章说明如何进一步提升类神经网路的效能，并加深相关知识的理解。
　　◎附录则介绍学习类神经网路所需的微积分知识，以及使用树莓派运作的操作说明。

　　【适用读者】
　　本书的目标读者并非是数学或计算机科学方面的专家。不需要任何的专业知识以及超出中学的数学能力，只要会加减乘除四则运算，就能实作出自己的类神经网路。一旦掌握了类神经网路的基本知识，就能将其核心概念应用在许多不同层面的问题上。

好评推荐

　　「本书对理解类神经网路概念的所需知识有清楚的介绍。」──Niyazi Kemer

　　「不需具备复杂的数学知识及深度学习的理论，可有效学习类神经网路的入门书。」──M Ludvig

　　「优良的类神经网路入门书籍。详细解说类神经网路，并以精简、实用的方式介绍数学知识。引导读者使用Python编写类神经网路。」──Daniel Oderbolz
 

深度学习的基石：现代机器学习实践指南 本书旨在为希望深入理解并熟练应用现代机器学习技术，尤其是专注于经典统计学习与前沿计算模型之间的桥梁的读者，提供一份详尽且实用的操作手册。我们专注于构建坚实的理论基础，并辅以大量的实际编程案例，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：机器学习的数学与统计基础 在进入复杂的模型架构之前，理解其背后的数学原理至关重要。本部分将系统回顾和深入探讨支持现代机器学习的统计学和线性代数概念。 第一章：数据科学的数学基石 我们将从向量空间、矩阵分解（如奇异值分解 SVD）以及特征值分析入手，这些是理解降维技术和模型优化的核心工具。接着，我们将深入探讨概率论与统计推断，包括贝叶斯定理的深度应用、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的推导过程。重点将放在如何利用统计学工具来量化模型的不确定性和偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。 第二章：优化算法的核心原理 机器学习本质上是一个优化问题。本章详细剖析了经典的优化方法，如梯度下降法（GD）及其变体——随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、AdaGrad、RMSprop 和 Adam 等自适应学习率算法。我们将详细阐述这些算法在不同场景下的收敛速度和稳定性，并探讨如何通过二阶导数信息（如牛顿法和拟牛顿法）来加速优化过程，同时分析其在高维空间中的计算挑战。 第二篇：经典统计学习模型精讲 在掌握了基础工具后，我们将转入对那些久经考验、至今仍广泛使用的经典统计学习模型的深入研究。 第三章：回归与分类的经典范式 本章从线性回归和逻辑回归开始，详细推导它们的损失函数和解析解或迭代解。重点在于正则化技术——Lasso（L1）和 Ridge（L2）回归——如何通过引入惩罚项来控制模型复杂度，防止过拟合。此外，我们将引入广义线性模型（GLM）的框架，探讨如何将其应用于泊松回归和 Gamma 回归等非正态分布数据。 第四章：决策树与集成学习的艺术 决策树是直观且强大的模型。我们将分析熵、信息增益和基尼不纯度作为分裂准则的内在联系。随后，重点转向集成学习的强大威力： Bagging（装袋法）： 深入剖析随机森林（Random Forest）如何通过构建多棵独立训练的树并平均其结果来显著降低方差。 Boosting（提升法）： 详细解析 AdaBoost 的工作机制，随后重点讲解梯度提升机（GBM）的原理，以及 XGBoost、LightGBM 等现代高性能 Boosting 框架的设计哲学和工程优化。 第五章：支持向量机（SVM）的几何视角 SVM 提供了统计学习中一个非常优雅的解决方案。本章将从最大间隔分类器的几何意义出发，推导出对偶问题和 KKT 条件。我们将花费大量篇幅讲解核函数（Kernel Trick）的魔力，包括多项式核、径向基函数（RBF）核，以及如何通过选择合适的核函数将低维数据映射到高维特征空间，以解决非线性可分问题。 第六章：无监督学习与降维技术 无监督学习旨在从数据中发现隐藏的结构。本章涵盖聚类算法，从 K-Means 的初始化敏感性到层次聚类（Hierarchical Clustering）的层次结构。在降维方面，我们不仅复习主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，还将探讨流形学习（Manifold Learning）的概念，如 Isomap 和 t-SNE，以揭示高维数据内在的低维结构。 第三篇：现代计算模型的初步探索 本部分开始过渡到更具计算密集型的现代模型，侧重于理解其结构和参数化过程。 第七章：信息论与特征选择 理解特征的重要性是模型构建的关键。本章将利用互信息（Mutual Information）、信息增益比等信息论度量，来评估特征与目标变量之间的关联强度。我们将讨论前向选择、后向剔除等经典特征选择方法，并探讨如何在正则化框架下自动实现特征选择。 第八章：模型评估、选择与超参数调优 一个好的模型不仅要训练得当，更要评估准确。本章详尽介绍了交叉验证（Cross-Validation）的不同策略（K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out）。我们将深入分析各种评估指标：对于分类问题，除了准确率，还将重点分析精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC 曲线下面积（AUC）和 F1 分数；对于回归问题，则会探讨 R-squared、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的适用场景。最后，我们将系统性地介绍超参数调优的技术，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高效的贝叶斯优化方法。 第九章：可解释性与模型诊断 在许多关键领域，模型的决策过程透明度至关重要。本章探讨如何对复杂模型进行事后解释。我们将介绍局部可解释性方法（如 LIME 和 SHAP 值），帮助读者理解单个预测是如何产生的。同时，我们将教授如何利用残差分析、杠杆点识别等诊断工具，来检查模型的假设是否被违反，并定位模型失效的具体数据点。 本书的目标是为读者提供一个全面、扎实且可操作的学习路径，从统计学的严谨性出发，通过强大的经典算法实践，最终为接触更复杂的计算模型（如深度学习）打下坚实的基础。每一章节都配有详细的理论推导和基于 Python 标准库及成熟第三方库的实战代码示例，确保读者能够将理论无缝转化为生产力。

作者简介

Tariq Rashid

　　Tariq Rashid出生于英国，拥有物理学的学士学位，以及机器学习和资料探勘的硕士学位。他活跃于伦敦的技术领域，并领导伦敦Python聚会小组（近3000名成员），时常举办讲座／研讨会。
 

Chapter 01 类神经网路如何运作
1.1 尺有所短，寸有所长
1.2 一台简单的预测机
1.3 分类与预测并无太大差别
1.4 训练简单的分类器
1.5 有时候一个分类器不足以求解问题
1.6 神经元—大自然的计算机器
1.7 在类神经网路中追踪讯号
1.8 凭心而论，矩阵乘法大有用途
1.9 使用矩阵乘法的三层类神经网路范例
1.10 学习来自多个节点的权重
1.11 多个输出节点反向传播误差
1.12 反向传播误差到更多层中
1.13 使用矩阵乘法进行反向传播误差
1.14 我们实际上如何更新权重
1.15 权重更新成功范例
1.16 准备资料

Chapter 02 使用Python进行DIY
2.1 Python
2.2 互动式Python=IPython
2.3 优雅地开始使用Python
2.4 使用Python制作类神经网路
2.5 手写数字的资料集MNIST

Chapter 03 趣味盎然
3.1 自己的手写数字
3.2 类神经网路大脑内部
3.3 建立新的训练资料：旋转图像
3.4 小结

Appendix A 微积分简介
A.1 一条平直的线条
A.2 一条斜线
A.3 一条曲线
A.4 手绘微积分
A.5 非手绘微积分
A.6 无需绘制图表的微积分
A.7 模式
A.8 函数的函数
A.9 你可以进行微积分运算了！

Appendix B 使用树莓派来运作
B.1 安装IPython
B.2 确保各项工作正常运作
B.3 训练和测试类神经网路
B.4 树莓派成功了

评分☆☆☆☆☆

拿到《类神经网路实战：使用Python》这本书的时候，我抱着一种“试试看”的心态。毕竟，我之前对类神经网路只有一些零散的了解，很多概念都停留在听说过的层面，总觉得它是一个很高深莫测的领域。但是，这本书的出现，完全颠覆了我的看法。作者的写作风格非常流畅，而且逻辑性极强，一步步地引导读者进入类神经网路的世界。它不像很多技术书籍那样，上来就是长篇大论的理论，而是从最基础的Python编程环境搭建开始，然后逐步引入类神经网路的各个组成部分。我惊喜地发现，书中的讲解非常生动有趣，很多复杂的概念都被拆解成了易于理解的单元，并通过形象的比喻和直观的图示来辅助说明。让我印象深刻的是，书中有很多实际项目的演示，从数据预处理到模型评估，每一个环节都讲解得非常详细，并且提供了完整的代码实现。我跟着书里的指导，成功地搭建并训练了自己的第一个类神经网路模型，这种亲身体验带来的学习效果，远比死记硬背理论要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，现在市面上关于AI的书籍琳琅满目，但真正能做到“实战”两个字的，恐怕不是那么容易找到。而《类神经网路实战：使用Python》这本书，真的是把“实战”二字发挥到了极致。它不像有些书那样，讲了很多理论，但到了实际操作的时候，却含糊其辞，让人摸不着头脑。这本书从头到尾都围绕着“如何用Python实现类神经网路”这个核心展开，每一个章节都对应着一个实际的课题或技术点。我特别欣赏它对Python库的运用讲解，像TensorFlow、Keras这些，书里都进行了详细的介绍，并且提供了非常实用的代码片段。对于我这种可能不是科班出身，但又想深入了解AI技术的人来说，这简直是福音！它不会让你在枯燥的数学推导中迷失，而是让你通过编写和运行代码来理解算法的原理。而且，书中提供的代码案例都经过精心设计，既能充分展示类神经网路的强大功能，又不会过于复杂，适合初学者上手。读完之后，我感觉自己对于构建和训练一个简单的类神经网路模型，已经有了相当的信心，并且能够根据自己的需求进行一些微调和改进。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直认为学习类神经网路是一件门槛很高的事情，需要深厚的数学功底和编程经验。直到我遇到了《类神经网路实战：使用Python》。这本书的出现，就像是一盏明灯，照亮了我学习AI道路上的迷茫。作者巧妙地将理论知识与实践操作相结合，让我在学习过程中既能理解背后的原理，又能立即动手实践。我特别喜欢书中对Python库的详细讲解，例如如何利用NumPy进行数值计算，如何使用Pandas处理数据，以及如何运用TensorFlow和Keras构建和训练各种类型的类神经网路。书中的代码示例非常丰富，而且都配有详细的注释，即使是编程新手，也能轻松理解。而且，它不像其他一些书籍那样，只侧重于理论的讲解，而是通过一个个具体的实战项目，让我们在实践中掌握知识。我跟着书里的步骤，完成了一个又一个的案例，从构建一个简单的全连接网络，到实现卷积神经网络进行图像识别，每一步都让我收获满满。这本书让我明白，原来类神经网路并没有想象中的那么遥不可及，只要有好的引导和实践，人人都能掌握它。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对AI充满好奇，但又害怕被技术细节吓倒的读者来说，《类神经网路实战：使用Python》这本书简直是量身定制的。它的编写风格非常平易近人，语言通俗易懂，避免了过多晦涩的专业术语，让我在阅读过程中始终保持轻松愉快的心情。更重要的是，这本书的实践性非常强，它不是一本纯粹的理论书，而是通过大量的Python代码示例，带你一步步地走进类神经网路的世界。我特别喜欢书中对每一个模型结构的讲解，都配有清晰的图示和详细的代码解释，让我能够直观地理解模型的运作机制。而且，书中的案例都非常贴近实际应用，比如人脸识别、文本情感分析等等，这些都是我们日常生活中经常遇到的场景，跟着书中的步骤进行实践，让我仿佛真的在创造一个属于自己的AI助手。这本书的价值在于，它不仅仅是教会你如何写代码，更是让你理解类神经网路的思考方式和解决问题的能力，这种能力远比记住几个函数名称要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《类神经网路实战：使用Python》，我是一位来自台湾的读者。 身处这个AI浪潮汹涌的时代，感觉不跟进一下真的会落伍！收到这本《类神经网路实战：使用Python》时，心里其实有点忐忑，毕竟“类神经网路”听起来就不是那么好亲近的玩意儿，担心自己会被那些高深的数学公式和抽象概念给难倒。然而，当我翻开第一页，一股扎实的实操感就扑面而来。作者没有一开始就抛出一大堆理论，而是直接带你进入Python的世界，从最基础的加载数据、搭建模型开始。我特别喜欢它那种循序渐进的教学方式，每个步骤都解释得清清楚楚，像是有人在你旁边手把手地教你一样。那些原本觉得晦涩难懂的概念，在经过实际代码的验证后，变得鲜活起来。尤其是那些例子，真的太贴合实际应用场景了，比如图像识别、文本分类，这些我们日常生活中经常接触到的AI应用，这本书里都有涉及，而且讲解得非常透彻。我跟着书里的代码一步步敲下来，看着模型一点点学习、优化，最终能够实现预期的目标，那种成就感简直爆棚！让我觉得，原来AI并不是遥不可及的，只要方法得当，我们也能驾驭它。