机器学习编程
书刊介绍
《机器学习编程》内容简介
使用监督学习从头构建一个图像识别应用程序。用线性回归预测未来。深入研究梯度下降，这是一种驱动大部分机器学习的基本算法。创建感知器来分类数据。建立神经网络来处理更复杂和复杂的数据集。通过反向传播和批处理来训练和细化这些网络。分层神经网络，消除过度拟合，并添加卷积将您的神经网络转换为一个真正的深度学习系统。作者：保罗·佩罗塔。
作品目录
译者序前言
致谢
第一部分
从零开始的图像识别
第1章：机器学习的原理
第2章：首个机器学习程序
第3章：梯度
第4章：超空间
第5章：能辨识的机器
第6章：计算机视觉初探
第7章：最后的挑战
第8章：感知机
第二部分
神经网络
第9章：设计神经网络
第10章：构建神经网络
第11章：训练神经网络
第12章：分类器的工作原理
第13章：小批量处理
第14章：测试的禅意
第15章：来做开发吧
第三部分
深度学习
第16章：深度神经网络
第17章：战胜过度拟合
第18章：驯服深度网络
第19章：超越香草神经网络
第20章：深度学习
附录A
Python语言入门
附录B
机器学习术语
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