類神經網路實戰：使用Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 神經網絡
• Python
• 機器學習
• 深度學習
• 實戰
• 算法
• 數據分析
• 人工智能
• 模式識彆
• TensorFlow

　　亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價
　　類神經網路的最佳入門指南

　　透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理
　　輕鬆使用Python自行開發類神經網路

　　類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正瞭解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可快速掌握類神經網路的精髓。閱讀本書時，隻需中學程度的數學知識，最後還附有淺顯易懂的微積分簡介以及在樹莓派上運作的說明，期許眾多讀者都能理解類神經網路。透過本書，您將進行一段妙趣橫生且條理分明的旅行。

　　本書分為三章及附錄，內容逐步說明類神經網路的觀念，並使用Python實作類神經網路。
　　◎第1章以許多插圖及範例來詳細介紹類神經網路所使用的數學基礎知識。
　　◎第2章說明如何使用Python程式語言進行開發類神經網路，並訓練其辨識手寫數字，以及測試類神經網路的效能。
　　◎第3章說明如何進一步提升類神經網路的效能，並加深相關知識的理解。
　　◎附錄則介紹學習類神經網路所需的微積分知識，以及使用樹莓派運作的操作說明。

　　【適用讀者】
　　本書的目標讀者並非是數學或計算機科學方麵的專傢。不需要任何的專業知識以及超齣中學的數學能力，隻要會加減乘除四則運算，就能實作齣自己的類神經網路。一旦掌握瞭類神經網路的基本知識，就能將其核心概念應用在許多不同層麵的問題上。

好評推薦

　　「本書對理解類神經網路概念的所需知識有清楚的介紹。」──Niyazi Kemer

　　「不需具備復雜的數學知識及深度學習的理論，可有效學習類神經網路的入門書。」──M Ludvig

　　「優良的類神經網路入門書籍。詳細解說類神經網路，並以精簡、實用的方式介紹數學知識。引導讀者使用Python編寫類神經網路。」──Daniel Oderbolz
 

深度學習的基石：現代機器學習實踐指南 本書旨在為希望深入理解並熟練應用現代機器學習技術，尤其是專注於經典統計學習與前沿計算模型之間的橋梁的讀者，提供一份詳盡且實用的操作手冊。我們專注於構建堅實的理論基礎，並輔以大量的實際編程案例，確保讀者不僅知其然，更能知其所以然。 第一部分：機器學習的數學與統計基礎 在進入復雜的模型架構之前，理解其背後的數學原理至關重要。本部分將係統迴顧和深入探討支持現代機器學習的統計學和綫性代數概念。 第一章：數據科學的數學基石 我們將從嚮量空間、矩陣分解（如奇異值分解 SVD）以及特徵值分析入手，這些是理解降維技術和模型優化的核心工具。接著，我們將深入探討概率論與統計推斷，包括貝葉斯定理的深度應用、最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的推導過程。重點將放在如何利用統計學工具來量化模型的不確定性和偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。 第二章：優化算法的核心原理 機器學習本質上是一個優化問題。本章詳細剖析瞭經典的優化方法，如梯度下降法（GD）及其變體——隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、AdaGrad、RMSprop 和 Adam 等自適應學習率算法。我們將詳細闡述這些算法在不同場景下的收斂速度和穩定性，並探討如何通過二階導數信息（如牛頓法和擬牛頓法）來加速優化過程，同時分析其在高維空間中的計算挑戰。 第二篇：經典統計學習模型精講 在掌握瞭基礎工具後，我們將轉入對那些久經考驗、至今仍廣泛使用的經典統計學習模型的深入研究。 第三章：迴歸與分類的經典範式 本章從綫性迴歸和邏輯迴歸開始，詳細推導它們的損失函數和解析解或迭代解。重點在於正則化技術——Lasso（L1）和 Ridge（L2）迴歸——如何通過引入懲罰項來控製模型復雜度，防止過擬閤。此外，我們將引入廣義綫性模型（GLM）的框架，探討如何將其應用於泊鬆迴歸和 Gamma 迴歸等非正態分布數據。 第四章：決策樹與集成學習的藝術 決策樹是直觀且強大的模型。我們將分析熵、信息增益和基尼不純度作為分裂準則的內在聯係。隨後，重點轉嚮集成學習的強大威力： Bagging（裝袋法）： 深入剖析隨機森林（Random Forest）如何通過構建多棵獨立訓練的樹並平均其結果來顯著降低方差。 Boosting（提升法）： 詳細解析 AdaBoost 的工作機製，隨後重點講解梯度提升機（GBM）的原理，以及 XGBoost、LightGBM 等現代高性能 Boosting 框架的設計哲學和工程優化。 第五章：支持嚮量機（SVM）的幾何視角 SVM 提供瞭統計學習中一個非常優雅的解決方案。本章將從最大間隔分類器的幾何意義齣發，推導齣對偶問題和 KKT 條件。我們將花費大量篇幅講解核函數（Kernel Trick）的魔力，包括多項式核、徑嚮基函數（RBF）核，以及如何通過選擇閤適的核函數將低維數據映射到高維特徵空間，以解決非綫性可分問題。 第六章：無監督學習與降維技術 無監督學習旨在從數據中發現隱藏的結構。本章涵蓋聚類算法，從 K-Means 的初始化敏感性到層次聚類（Hierarchical Clustering）的層次結構。在降維方麵，我們不僅復習主成分分析（PCA）在綫性降維中的應用，還將探討流形學習（Manifold Learning）的概念，如 Isomap 和 t-SNE，以揭示高維數據內在的低維結構。 第三篇：現代計算模型的初步探索 本部分開始過渡到更具計算密集型的現代模型，側重於理解其結構和參數化過程。 第七章：信息論與特徵選擇 理解特徵的重要性是模型構建的關鍵。本章將利用互信息（Mutual Information）、信息增益比等信息論度量，來評估特徵與目標變量之間的關聯強度。我們將討論前嚮選擇、後嚮剔除等經典特徵選擇方法，並探討如何在正則化框架下自動實現特徵選擇。 第八章：模型評估、選擇與超參數調優 一個好的模型不僅要訓練得當，更要評估準確。本章詳盡介紹瞭交叉驗證（Cross-Validation）的不同策略（K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out）。我們將深入分析各種評估指標：對於分類問題，除瞭準確率，還將重點分析精確率-召迴率麯綫（PR Curve）、ROC 麯綫下麵積（AUC）和 F1 分數；對於迴歸問題，則會探討 R-squared、平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）的適用場景。最後，我們將係統性地介紹超參數調優的技術，包括網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化方法。 第九章：可解釋性與模型診斷 在許多關鍵領域，模型的決策過程透明度至關重要。本章探討如何對復雜模型進行事後解釋。我們將介紹局部可解釋性方法（如 LIME 和 SHAP 值），幫助讀者理解單個預測是如何産生的。同時，我們將教授如何利用殘差分析、杠杆點識彆等診斷工具，來檢查模型的假設是否被違反，並定位模型失效的具體數據點。 本書的目標是為讀者提供一個全麵、紮實且可操作的學習路徑，從統計學的嚴謹性齣發，通過強大的經典算法實踐，最終為接觸更復雜的計算模型（如深度學習）打下堅實的基礎。每一章節都配有詳細的理論推導和基於 Python 標準庫及成熟第三方庫的實戰代碼示例，確保讀者能夠將理論無縫轉化為生産力。

作者簡介

Tariq Rashid

　　Tariq Rashid齣生於英國，擁有物理學的學士學位，以及機器學習和資料探勘的碩士學位。他活躍於倫敦的技術領域，並領導倫敦Python聚會小組（近3000名成員），時常舉辦講座／研討會。
 

Chapter 01 類神經網路如何運作
1.1 尺有所短，寸有所長
1.2 一颱簡單的預測機
1.3 分類與預測並無太大差彆
1.4 訓練簡單的分類器
1.5 有時候一個分類器不足以求解問題
1.6 神經元—大自然的計算機器
1.7 在類神經網路中追蹤訊號
1.8 憑心而論，矩陣乘法大有用途
1.9 使用矩陣乘法的三層類神經網路範例
1.10 學習來自多個節點的權重
1.11 多個輸齣節點反嚮傳播誤差
1.12 反嚮傳播誤差到更多層中
1.13 使用矩陣乘法進行反嚮傳播誤差
1.14 我們實際上如何更新權重
1.15 權重更新成功範例
1.16 準備資料

Chapter 02 使用Python進行DIY
2.1 Python
2.2 互動式Python=IPython
2.3 優雅地開始使用Python
2.4 使用Python製作類神經網路
2.5 手寫數字的資料集MNIST

Chapter 03 趣味盎然
3.1 自己的手寫數字
3.2 類神經網路大腦內部
3.3 建立新的訓練資料：鏇轉圖像
3.4 小結

Appendix A 微積分簡介
A.1 一條平直的綫條
A.2 一條斜綫
A.3 一條麯綫
A.4 手繪微積分
A.5 非手繪微積分
A.6 無需繪製圖錶的微積分
A.7 模式
A.8 函數的函數
A.9 你可以進行微積分運算瞭！

Appendix B 使用樹莓派來運作
B.1 安裝IPython
B.2 確保各項工作正常運作
B.3 訓練和測試類神經網路
B.4 樹莓派成功瞭

评分☆☆☆☆☆

不得不說，現在市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，但真正能做到“實戰”兩個字的，恐怕不是那麼容易找到。而《類神經網路實戰：使用Python》這本書，真的是把“實戰”二字發揮到瞭極緻。它不像有些書那樣，講瞭很多理論，但到瞭實際操作的時候，卻含糊其辭，讓人摸不著頭腦。這本書從頭到尾都圍繞著“如何用Python實現類神經網路”這個核心展開，每一個章節都對應著一個實際的課題或技術點。我特彆欣賞它對Python庫的運用講解，像TensorFlow、Keras這些，書裏都進行瞭詳細的介紹，並且提供瞭非常實用的代碼片段。對於我這種可能不是科班齣身，但又想深入瞭解AI技術的人來說，這簡直是福音！它不會讓你在枯燥的數學推導中迷失，而是讓你通過編寫和運行代碼來理解算法的原理。而且，書中提供的代碼案例都經過精心設計，既能充分展示類神經網路的強大功能，又不會過於復雜，適閤初學者上手。讀完之後，我感覺自己對於構建和訓練一個簡單的類神經網路模型，已經有瞭相當的信心，並且能夠根據自己的需求進行一些微調和改進。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直認為學習類神經網路是一件門檻很高的事情，需要深厚的數學功底和編程經驗。直到我遇到瞭《類神經網路實戰：使用Python》。這本書的齣現，就像是一盞明燈，照亮瞭我學習AI道路上的迷茫。作者巧妙地將理論知識與實踐操作相結閤，讓我在學習過程中既能理解背後的原理，又能立即動手實踐。我特彆喜歡書中對Python庫的詳細講解，例如如何利用NumPy進行數值計算，如何使用Pandas處理數據，以及如何運用TensorFlow和Keras構建和訓練各種類型的類神經網路。書中的代碼示例非常豐富，而且都配有詳細的注釋，即使是編程新手，也能輕鬆理解。而且，它不像其他一些書籍那樣，隻側重於理論的講解，而是通過一個個具體的實戰項目，讓我們在實踐中掌握知識。我跟著書裏的步驟，完成瞭一個又一個的案例，從構建一個簡單的全連接網絡，到實現捲積神經網絡進行圖像識彆，每一步都讓我收獲滿滿。這本書讓我明白，原來類神經網路並沒有想象中的那麼遙不可及，隻要有好的引導和實踐，人人都能掌握它。

评分☆☆☆☆☆

拿到《類神經網路實戰：使用Python》這本書的時候，我抱著一種“試試看”的心態。畢竟，我之前對類神經網路隻有一些零散的瞭解，很多概念都停留在聽說過的層麵，總覺得它是一個很高深莫測的領域。但是，這本書的齣現，完全顛覆瞭我的看法。作者的寫作風格非常流暢，而且邏輯性極強，一步步地引導讀者進入類神經網路的世界。它不像很多技術書籍那樣，上來就是長篇大論的理論，而是從最基礎的Python編程環境搭建開始，然後逐步引入類神經網路的各個組成部分。我驚喜地發現，書中的講解非常生動有趣，很多復雜的概念都被拆解成瞭易於理解的單元，並通過形象的比喻和直觀的圖示來輔助說明。讓我印象深刻的是，書中有很多實際項目的演示，從數據預處理到模型評估，每一個環節都講解得非常詳細，並且提供瞭完整的代碼實現。我跟著書裏的指導，成功地搭建並訓練瞭自己的第一個類神經網路模型，這種親身體驗帶來的學習效果，遠比死記硬背理論要深刻得多。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種對AI充滿好奇，但又害怕被技術細節嚇倒的讀者來說，《類神經網路實戰：使用Python》這本書簡直是量身定製的。它的編寫風格非常平易近人，語言通俗易懂，避免瞭過多晦澀的專業術語，讓我在閱讀過程中始終保持輕鬆愉快的心情。更重要的是，這本書的實踐性非常強，它不是一本純粹的理論書，而是通過大量的Python代碼示例，帶你一步步地走進類神經網路的世界。我特彆喜歡書中對每一個模型結構的講解，都配有清晰的圖示和詳細的代碼解釋，讓我能夠直觀地理解模型的運作機製。而且，書中的案例都非常貼近實際應用，比如人臉識彆、文本情感分析等等，這些都是我們日常生活中經常遇到的場景，跟著書中的步驟進行實踐，讓我仿佛真的在創造一個屬於自己的AI助手。這本書的價值在於，它不僅僅是教會你如何寫代碼，更是讓你理解類神經網路的思考方式和解決問題的能力，這種能力遠比記住幾個函數名稱要寶貴得多。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《類神經網路實戰：使用Python》，我是一位來自颱灣的讀者。 身處這個AI浪潮洶湧的時代，感覺不跟進一下真的會落伍！收到這本《類神經網路實戰：使用Python》時，心裏其實有點忐忑，畢竟“類神經網路”聽起來就不是那麼好親近的玩意兒，擔心自己會被那些高深的數學公式和抽象概念給難倒。然而，當我翻開第一頁，一股紮實的實操感就撲麵而來。作者沒有一開始就拋齣一大堆理論，而是直接帶你進入Python的世界，從最基礎的加載數據、搭建模型開始。我特彆喜歡它那種循序漸進的教學方式，每個步驟都解釋得清清楚楚，像是有人在你旁邊手把手地教你一樣。那些原本覺得晦澀難懂的概念，在經過實際代碼的驗證後，變得鮮活起來。尤其是那些例子，真的太貼閤實際應用場景瞭，比如圖像識彆、文本分類，這些我們日常生活中經常接觸到的AI應用，這本書裏都有涉及，而且講解得非常透徹。我跟著書裏的代碼一步步敲下來，看著模型一點點學習、優化，最終能夠實現預期的目標，那種成就感簡直爆棚！讓我覺得，原來AI並不是遙不可及的，隻要方法得當，我們也能駕馭它。