深度学习的数学——使用PYTHON语言--聚文网

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编辑推荐

1.做中学，从代码来理解深度学习的数学从本质上讲，这是一本数学书。但是，本书将使用代码来说明概念，而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科，作者认为做中学，你才能理解它。因此，本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进，从基础到进阶，从入门到精通本书各章内容相辅相成，基础章节后面紧跟进阶的数学主题，最后讲解深度学习算法，涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言，读者可以从前向后通读本书，对于熟悉的主题，则可以跳过。

内容简介

要真正理解深度学习的力量，就需要掌握其背后的数学概念。本书介绍概率论、统计学、线性代数和微分的相关知识——它们是成功将深度学习投入实践的基础。
本书采用Python验证和手动推算的方式作为示例，缩小了数学概念与其在深度学习中的应用之间的差距。本书从贝叶斯定理等基础知识开始，逐步进入更高级的概念，如使用向量、矩阵和梯度训练神经网络。读者将在探索和实现反向传播与梯度下降时综合使用这些知识，而正是反向传播、梯度下降这些基础算法促成了Al革命。
本书主要内容：
●借助统计学知识理解数据集、评估模型；
●理解和应用概率论中的规则；
●在神经网络中借助向量和矩阵操作数据流；
●借助线性代数实现主成分分析和奇异值分解；
●实现基于梯度的优化技术，如RMSprop、Adagrad、Adam等。
打牢深度学习数学基础，解锁人工智能应用技能！

作者简介

罗纳德·T.纽塞尔（Ronald T. Kneusel），拥有超过 20年的机器学习行业经验，著有多本AI领域图书。本书适合有一定深度学习基础、了解Python编程语言的读者阅读，也可作为用于拓展深度学习理论的参考书。

第1章搭建舞台
1.1 组件安装
1.1.1 Linux
1.1.2 macOS
1.1.3 Windows
1.2 NumPy
1.2.1 定义数组
1.2.2 数据类型
1.2.3 二维数组
1.2.4 全0数组和全1数组
1.2.5 高级索引
1.2.6 读写磁盘
1.3 SciPy
1.4 matplotlib
1.5 scikit-learn
1.6 小结
……

深度学习的数学——使用PYTHON语言

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