Python深度学习

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N.D Lewis
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具体描述

尼格尔·刘易斯(N.D. Lewis)是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年,编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书,并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。

本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式,而是通过一些实用的实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。 本书共9 章,分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容,并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。 本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者,也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。

用户评价

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主要用sklearn 没有讲清楚

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##给毫无基础的同学来看,真的挺好的。不失严谨同时简单易懂。

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主要用sklearn 没有讲清楚

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##书不仅薄,还卖的贵,废话一大堆,还不如网上找一些教程来得实在。

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##简介深度学习,我想本书已经尽量做到深入浅出了。这个是数据分析方面,利用深度学习技术的介绍。第五章 如何构建可定制的深度预测模型 里面一个深度神经网络预测的实际应用 介绍的例子很印象深刻。ANN比ALM有着超过两倍的精度的表现主要是因为ANN的能力来捕捉非线性效应和更高阶的相互作用的结果。

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