Python深度学习：用Python快速学习深度神经网络pdf百度网盘下载地址?
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。
作者简介:
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。
目录:
第 1 章 如何阅读本书……………………………………………………………………… 1
第 2 章 深度学习入门……………………………………………………………………… 6
第3 章 神经网络基础………………………………………………………………………27
第4 章 深度神经网络简介…………………………………………………………………42
第5 章 如何构建可定制的深度预测模型…………………………………………………70
第6 章 提高性能的一些技巧 ………………………………………… 85
第7 章 二元分类神经网络的奥秘 ……………………………………101
第8 章 构建优秀模型之道 ……………………………………………123
第9 章 深度神经网络在多元分类问题的简单应用 …………………136
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