神經網絡與深度學習應用實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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劉凡平 等 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 人工智能
• 模式識彆
• 圖像處理
• 自然語言處理

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121337185

版次：1

商品編碼：12325215

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：300000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

神經網絡是機器學習和深度學習的基礎，本書用一條學習路綫貫穿全書，首先講解瞭數學基礎、機器學習基礎以及神經網絡基礎，接著通過原理、結構、實例、優劣勢分析、適用場景等全方位講解瞭各種常典型的神經網絡，緊密結閤一綫工程師的研究成果，可以幫助讀者更好地學習神經網絡。

內容簡介

本書結閤實際應用介紹神經網絡和深度學習等技術領域相關信息，從結構上重點介紹瞭前饋型神經網絡、反饋型神經網絡，以及自組織競爭型神經網絡，並針對當下深度學習中比較重要的網絡進行瞭詳細介紹，包括捲積神經網絡、循環（遞歸）神經網絡、深度信念網絡、生成對抗網絡，以及深度強化學習。本書不僅能讓讀者對當前神經網絡和深度學習技術有體係的認知，更能讓讀者在人工智能領域進行一些深入思考。

作者簡介

劉凡平，碩士，畢業於中國科學技術大學，專注於大數據分析、搜索引擎、機器學習和深度學習研究，曾任職於微軟亞太研發集團，現任職於百度（中國）有限公司，曾齣版《大數據搜索引擎原理分析及編程》《大數據時代的算法》，是執著於將互聯網技術演繹為藝術的完美追求者。

目錄

基礎篇
第1章 時代崛起 2
1．1 概要 2
1．1．1 基本概念 2
1．1．2 深度學習與機器學習的關係 4
1．1．3 深度學習與人工智能的關係 5
1．2 曆史發展 5
1．2．1 神經網絡發展曆史 5
1．2．2 人工智能發展曆史 7
1．3 應用領域 8
1．3．1 智能個人助理 8
1．3．2 智能安防 9
1．3．3 無人駕駛 9
1．3．4 電商零售 11
1．3．5 智慧醫療 11
1．3．6 金融服務 12
1．3．7 智能教育 13
1．4 未來猜想 14
1．4．1 人文的快速發展 14
1．4．2 人類也是“機器人” 14
1．4．3 新的不平等現象 15
1．5 本章小結 16

第2章 數學理論基礎 17
2．1 嚮量 17
2．1．1 相關概念 17
2．1．2 嚮量的綫性相關性 18
2．1．3 嚮量的外積 18
2．1．4 嚮量夾角與餘弦相似性 18
2．1．5 實例：基於嚮量夾角的文本相似性分析 19
2．2 矩陣 20
2．2．1 矩陣乘法 20
2．2．2 剋羅內剋積 21
2．3 導數 22
2．3．1 概述 22
2．3．2 一般運算法則 22
2．3．3 鏈式求導法則 23
2．4 數值計算 23
2．4．1 誤差 23
2．4．2 距離 24
2．4．3 數值歸一化 26
2．5 概率分布 26
2．5．1 二項分布 26
2．5．2 超幾何分布 27
2．5．3 泊鬆分布 27
2．5．4 指數分布 28
2．5．5 正態分布 29
2．6 參數估計 29
2．6．1 概率 29
2．6．2 貝葉斯估計 30
2．6．3 最大似然估計 31
2．6．4 最大後驗估計 32
2．7 迴歸分析 33
2．7．1 綫性迴歸 33
2．7．2 邏輯迴歸 36
2．8 判定問題 39
2．8．1 P問題 39
2．8．2 NP問題 39
2．8．3 NP-Complete問題 40
2．8．4 NP-Hard問題 40
2．9 本章小結 41

第3章 機器學習概要 42
3．1 機器學習的類型 42
3．1．1 有監督學習 42
3．1．2 無監督學習 43
3．1．3 強化學習 43
3．2 機器學習中常見的函數 44
3．2．1 激活函數 44
3．2．2 損失函數 47
3．2．3 核函數 48
3．3 機器學習中的重要參數 49
3．3．1 學習速率 49
3．3．2 動量係數 50
3．3．3 偏置項 50
3．4 擬閤問題 51
3．4．1 過擬閤現象 51
3．4．2 欠擬閤現象 52
3．4．3 解決過擬閤問題的一般方法 52
3．4．4 實例：擬閤與二元一次方程求解 55
3．5 交叉檢驗 55
3．5．1 數據類型種類 55
3．5．2 留一交叉驗證 57
3．5．3 K摺交叉驗證 57
3．6 綫性可分與不可分 58
3．7 機器學習的學習特徵 59
3．8 産生式模型與判彆式模型 60
3．9 機器學習效果的一般評價指標 61
3．10 本章小結 63

第4章 神經網絡基礎 64
4．1 概述 64
4．1．1 神經網絡模型 64
4．1．2 經典的神經網絡結構 65
4．1．3 一般業務場景中神經網絡適應性 66
4．1．4 神經網絡的深度 67
4．2 常見學習方法 67
4．2．1 誤差修正學習 67
4．2．2 赫布學習規則 68
4．2．3 最小均方規則 69
4．2．4 競爭學習規則 70
4．2．5 其他學習規則 71
4．3 優化方法：梯度下降 72
4．3．1 概述 72
4．3．2 梯度下降法 72
4．3．3 梯度下降的優化算法 74
4．3．4 梯度消失問題 76
4．3．5 示例：利用梯度下降法求函數極值 77
4．4 常見的神經網絡類型 78
4．4．1 前饋型神經網絡 78
4．4．2 反饋型神經網絡 79
4．4．3 自組織競爭型神經網絡 79
4．5 深度學習中常見的網絡類型 80
4．5．1 捲積神經網絡 80
4．5．2 循環神經網絡 80
4．5．3 深度信念網絡 80
4．5．4 生成對抗網絡 81
4．5．5 深度強化學習 81
4．6 其他神經網絡與深度學習 82
4．6．1 隨機神經網絡 82
4．6．2 量子神經網絡 82
4．6．3 遷移學習 82
4．7 深度學習與多層神經網絡的關係 83
4．8 調參技巧 84
4．9 本章小結 85

進階篇
第5章 前饋型神經網絡 88
5．1 概述 88
5．2 常見結構 88
5．3 單層感知器網絡 89
5．3．1 原理 89
5．3．2 網絡結構 90
5．3．3 實例一：基於單層感知器“與”運算 90
5．3．4 實例二：利用感知器判定零件是否閤格 91
5．4 BP神經網絡 93
5．4．1 概述 93
5．4．2 反嚮傳播算法 93
5．4．3 異或問題的解決 96
5．4．4 避免病態結果 98
5．4．5 實例：基於多層感知器的手寫體數字識彆 99
5．5 徑嚮基函數神經網絡 101
5．5．1 原理介紹 101
5．5．2 中心選擇方法 102
5．5．3 訓練過程 103
5．5．4 徑嚮基函數神經網絡與BP神經網絡的差異 104
5．6 本章小結 105

第6章 反饋型神經網絡 107
6．1 概述 107
6．1．1 基本原理 107
6．1．2 與前饋型神經網絡的差異 108
6．2 Hopfield神經網絡 109
6．3 Elman神經網絡 112
6．3．1 結構組成 112
6．3．2 學習算法 112
6．4 遞歸神經網絡 113
6．4．1 産生背景 114
6．4．2 基本結構 115
6．4．3 前嚮計算過程 116
6．4．4 反嚮傳播：BPTS算法 117
6．4．5 應用場景 118
6．4．6 遞歸神經網絡的結構改進 118
6．4．7 應用實例 121
6．5 本章小結 124

第7章 自組織競爭型神經網絡 125
7．1 概述 125
7．1．1 一般網絡模型 125
7．1．2 工作原理 126
7．1．3 實例：用競爭學習規則進行模式分類 127
7．2 常見的聚類方法 129
7．2．1 係統聚類法 129
7．2．2 基於劃分的聚類算法 130
7．2．3 基於密度的聚類算法 131
7．2．4 基於層次的聚類算法 132
7．3 自組織映射網絡 134
7．3．1 概述 134
7．3．2 訓練算法 134
7．3．3 實例：利用自組織映射網絡劃分城市群 135
7．3．4 優劣勢分析 136
7．4 其他自組織競爭型神經網絡 137
7．4．1 自適應共振理論 137
7．4．2 對偶傳播神經網絡 138
7．5 本章小結 139

高階篇
第8章 捲積神經網絡 142
8．1 概述 142
8．1．1 發展背景 142
8．1．2 基本概念 143
8．1．3 基本網絡結構 144
8．2 捲積 145
8．2．1 捲積的物理意義 145
8．2．2 捲積的理解 145
8．2．3 捲積的實例 147
8．3 捲積核 148
8．3．1 捲積核的含義 148
8．3．2 捲積操作 150
8．3．3 捲積核的特徵 150
8．4 捲積神經網絡中各層工作原理 151
8．4．1 捲積層 151
8．4．2 下采樣層 151
8．4．3 Softmax層 152
8．5 捲積神經網絡的逆嚮過程 153
8．6 常見捲積神經網絡結構 154
8．6．1 LeNet-5 154
8．6．2 AlexNet 155
8．7 應用場景與效果評估 157
8．7．1 場景1：圖像分類 157
8．7．2 場景2：目標檢測 158
8．7．3 場景3：實例分割 159
8．8 Maxout Networks 160
8．9 本章小結 162

第9章 循環神經網絡 163
9．1 概述 163
9．2 一般循環神經網絡 164
9．2．1 概述 164
9．2．2 單嚮循環神經網絡 165
9．2．3 雙嚮循環神經網絡 166
9．2．4 深度循環神經網絡 167
9．3 訓練算法：BPTT算法 168
9．3．1 前嚮計算 168
9．3．2 誤差項計算 169
9．3．3 權值梯度計算 169
9．3．4 梯度爆炸與梯度消失問題 170
9．4 長短時記憶網絡 170
9．4．1 背景 170
9．4．2 核心思想 171
9．4．3 詳細結構 172
9．4．4 訓練過程 176
9．4．5 相關變種簡介 181
9．5 常見循環神經網絡結構 182
9．5．1 N比N結構 182
9．5．2 N比1結構 183
9．5．3 1比N結構 183
9．5．4 N比M結構 184
9．6 與自然語言處理結閤 185
9．7 實例：文本自動生成 186
9．8 本章小結 187

第10章 深度信念網絡 188
10．1 概要 188
10．1．1 背景 188
10．1．2 基本結構 188
10．2 受限玻爾茲曼機 190
10．2．1 概述 190
10．2．2 邏輯結構 192
10．2．3 對比分歧算法 194
10．3 訓練過程 194
10．3．1 工作流程 194
10．3．2 調優過程 195
10．4 本章小結 196

第11章 生成對抗網絡 197
11．1 概述 197
11．1．1 背景概要 197
11．1．2 核心思想 198
11．1．3 基本工作流程 199
11．2 樸素生成對抗網絡 201
11．2．1 網絡結構 201
11．2．2 實例：基於樸素生成對抗網絡生成手寫體數字 203
11．3 深度捲積生成對抗網絡 206
11．3．1 産生背景 206
11．3．2 模型改進 206
11．3．3 網絡結構 207
11．3．4 實例：基於深度捲積對抗網絡生成手寫體數字 208
11．4 條件生成對抗網絡 212
11．4．1 網絡結構 212
11．4．2 實例：CGAN結閤DCGAN生成手寫體數字 213
11．5 瓦瑟斯坦生成對抗網絡 214
11．5．1 概述 214
11．5．2 差異化 215
11．5．3 實例：WGAN結閤DCGAN生成手寫體數字 216
11．6 生成對抗網絡的探索 217
11．6．1 價值與意義 217
11．6．2 麵臨的問題 218
11．6．3 應用場景示例 218
11．6．4 未來探索 220
11．7 本章小結 220

第12章 深度強化學習 221
12．1 概述 221
12．1．1 概要 221
12．1．2 基本原理 222
12．2 馬爾科夫決策過程 223
12．2．1 馬爾科夫過程 223
12．2．2 隱馬爾科夫模型 224
12．2．3 馬爾科夫決策過程 225
12．3 深度強化學習算法 229
12．3．1 DQN算法 229
12．3．2 A3C算法 231
12．3．3 UNREAL算法 231
12．4 強化學習的探索 232
12．4．1 應用場景探索 232
12．4．2 麵臨的問題 233
12．5 本章小結 234

前言/序言

前言

本書結閤實際應用介紹神經網絡和深度學習等技術領域相關信息，從結構上重點介紹瞭前

饋型神經網絡、反饋型神經網絡，以及自組織競爭型神經網絡，並針對當下深度學習中比較重

要的網絡進行瞭詳細介紹，包括捲積神經網絡、循環（遞歸）神經網絡、深度信念網絡、生成

對抗網絡，以及深度強化學習。本書不僅能讓讀者對當前神經網絡和深度學習技術有體係的認

知，更能讓讀者在人工智能領域進行一些深入思考。

讀者對象

? 對神經網絡、深度學習以及人工智能有興趣的讀者；

? 對算法以及機器學習領域有興趣的讀者；

? 互聯網行業不同層次的從業者；

? 軟件工程或計算機相關專業的在校學生。

本書特色

書中內容緊密結閤當前一綫工程師工作研究成果，是對當前神經網絡和深度學習的完整性

原理介紹和實踐分析。本書充分利用瞭最新技術發展的應用成果，不僅結閤原理分析，還結閤

案例進行輔助理解。

本書介紹的相關深度學習技術廣泛應用於各個領域，可以在自然語言處理、計算機視覺、

文本分析等領域中應用，在當前甚至未來三到五年，都具有實際意義。

本書結構

本書按照由淺入深、循序漸進的順序對神經網絡和深度學習的內容進行介紹。全書共分為

三篇，分彆從基礎、進階、高階三個層次逐步展開，總共12 章，各章的主要內容如下。

第1 章闡述瞭在當前時代背景下，神經網絡和人工智能的發展曆程，針對未來人工智能極

可能改變的領域進行瞭深入介紹，並介紹瞭深度學習與機器學習的關係，以及深度學習與人工

智能的關係。

第2 章介紹瞭神經網絡和深度學習的數學基礎，從嚮量、矩陣、導數、數值計算、概率分

布、參數估計等方麵進行瞭詳細介紹，為學習後續內容奠定基礎。

第3 章重點介紹瞭機器學習的基礎內容，神經網絡和深度學習都屬於機器學習中的內容，

包括擬閤問題、交叉檢驗、産生式與判彆式模型等，有助於加強對神經網絡和深度學習的理解。

第4 章介紹瞭神經網絡的基礎，包括神經網絡中常見的學習方法以及神經網絡的優化方法，

闡述瞭常見的神經網絡類型以及深度學習中的網絡類型，並介紹瞭深度學習與多層神經網絡的

關係。

第5 章重點介紹瞭前饋型神經網絡，它是神經網絡中極為重要的一種網絡類型。本章從單

層感知器開始，逐步深入介紹瞭BP 神經網絡以及徑嚮基函數神經網絡，重點介紹瞭反嚮傳播

算法。

第6 章詳細介紹瞭反饋型神經網絡，它是一種帶聯想記憶的神經網絡。本章重點介紹瞭

Hopfiled 神經網絡、Elman 神經網絡以及遞歸神經網絡。對於遞歸神經網絡還進行瞭更為深入

的介紹，包括其反嚮傳播算法以及各類改進的結構。

第7 章重點介紹瞭自組織競爭型神經網絡，從傳統的係統聚類法、基於劃分的聚類算法、

基於密度的聚類算法、基於層次的聚類算法開始，詳細介紹瞭自組織競爭型神經網絡中的典型

代錶——自組織映射網絡，還介紹瞭自適應共振理論以及對偶傳播網絡。

第8 章介紹瞭捲積神經網絡，捲積神經網絡是目前圖像處理中比較優秀的神經網絡。本章

重點介紹瞭捲積神經網絡中的捲積、捲積核等重要基礎概念，詳細闡述瞭捲積神經網絡中各層

的工作原理，並介紹瞭常見的間距神經網絡結構。

第9 章介紹瞭循環神經網絡，循環神經網絡與遞歸神經網絡有一定的相似性。本章介紹瞭

一般的循環神經網絡，包括單嚮循環神經網絡、雙嚮循環神經網絡以及深度循環神經網絡。重

點介紹瞭長短時記憶網絡。

第10 章介紹瞭深度信念網絡，深度信念網絡是由受限玻爾茲曼機組成的網絡結構。本章

重點介紹瞭受限玻爾茲曼機的邏輯結構和工作原理，並介紹瞭深度信念網絡的訓練過程。

第11 章介紹瞭生成對抗網絡，生成對抗網絡是未來會有較大突破的網絡結構之一。本章

從一般的生成對抗網絡入手進行介紹，然後介紹瞭各類改進版本，包括DCGAN、CGAN、

WGAN 等，並對生成對抗網絡的未來做瞭一定猜想。

第12 章介紹瞭深度強化學習，深度強化學習是一種有彆於傳統的有監督學習和無監督學

習的學習方式。本章重點介紹瞭強化學習的工作原理、馬爾科夫決策過程等，並結閤強化學習

的各類算法進行瞭詳細的介紹。

上述章節中，郭武彪完成瞭第6 章內容的編寫，陳相禮完成瞭第9 章內容的編寫，楊華完

成瞭第11 章內容的編寫以及本書格式校驗，其餘章節內容由劉凡平完成編寫，並對本書內容

進行瞭校驗。

由於時間倉促及編者水平有限，書中難免存在錯誤和不足之處，懇請廣大讀者多多理解，

並批評指正，也可以通過郵箱（liufanping@iveely.com）聯係我們。

《Python數據科學實戰：從入門到精通》 內容簡介： 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動創新和決策的關鍵要素。掌握強大的數據處理、分析和可視化工具，已經成為各行各業專業人士不可或缺的核心技能。本書《Python數據科學實戰：從入門到精通》正是為瞭滿足這一需求而精心打造，它將帶領讀者踏上一條係統而深入的學習之旅，全麵掌握利用Python進行數據科學工作的核心技術和實踐方法。 本書的編寫理念在於理論與實踐相結閤，力求讓讀者不僅理解概念，更能熟練地將知識應用於實際問題。我們將從Python語言的基礎入手，快速迴顧其在數據科學領域的核心優勢，然後逐步深入到數據科學工作流的各個關鍵環節，包括數據獲取、數據清洗與預處理、數據探索性分析（EDA）、數據可視化、特徵工程以及模型構建與評估等。 第一部分：Python數據科學基礎 在本書的開篇，我們將為讀者打下堅實的基礎。首先，我們會簡要迴顧Python語言的基本語法，重點突齣其在處理數據方麵的簡潔性和高效性，例如列錶、字典、元組等數據結構的使用。接著，我們將重點介紹Python數據科學生態係統中最重要的兩個庫：NumPy和Pandas。 NumPy作為科學計算的基礎庫，其多維數組對象（ndarray）為處理大量數值數據提供瞭高效的內存管理和強大的運算能力。我們會詳細講解NumPy數組的創建、索引、切片、數學運算、廣播機製以及常用的統計函數，讓讀者能夠快速上手進行嚮量化計算，極大地提升代碼的執行效率。 Pandas則是在NumPy的基礎上構建的，提供瞭更為高級和靈活的數據結構——Series（一維）和DataFrame（二維），它們完美契閤瞭錶格型數據的處理需求。本書將投入大量篇幅講解Pandas的使用，包括DataFrame的構建、數據的讀取與寫入（CSV, Excel, SQL等）、數據的選擇與過濾、缺失值處理、重復值處理、數據閤並與連接（merge, join, concat）、分組聚閤（groupby）以及數據重塑（pivot, melt）等。通過豐富的代碼示例，讀者將學會如何優雅而高效地處理各種復雜的數據清洗和轉換任務。 第二部分：數據探索性分析（EDA）與可視化 數據清洗完成後，我們便進入瞭數據探索性分析（EDA）的關鍵階段。EDA的目標是通過統計方法和可視化技術，深入瞭解數據的內在結構、發現模式、識彆異常值以及驗證假設。 在統計分析方麵，我們將介紹描述性統計（均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等）的應用，以及如何使用Pandas和SciPy庫進行更深入的統計推斷，如假設檢驗、相關性分析等。 數據可視化是EDA中不可或缺的組成部分，它能夠以直觀的方式呈現數據特徵，幫助我們快速理解數據。本書將重點介紹兩大主流的可視化庫：Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib作為Python繪圖的基礎庫，提供瞭豐富的圖錶類型，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等，並允許高度自定義圖錶的樣式。我們會講解如何創建各種基本圖錶，如何調整圖錶的元素（標題、軸標簽、圖例、顔色、綫型等），以及如何組閤多個子圖。 Seaborn則是在Matplotlib之上構建的，提供瞭更高級的接口，能夠快速生成更具統計學意義和美感的圖錶，特彆擅長繪製分布圖、關係圖、分類圖和迴歸圖等。我們會通過大量的實例，展示如何利用Seaborn進行探索性數據分析，例如繪製數據的分布情況、變量之間的關係、不同類彆下的數據差異等，幫助讀者快速洞察數據中的潛在信息。 第三部分：特徵工程與數據預處理 在構建模型之前，對原始數據進行有效的特徵工程和預處理至關重要，它直接影響到模型的性能和泛化能力。 本書將深入探討各種常見的特徵工程技術。首先，我們會講解如何處理類彆型數據，包括獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）和目標編碼（Target Encoding）等方法，以及它們在不同場景下的適用性。 接著，我們將關注數值型數據的轉換和縮放。這包括對數據進行標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），理解它們在不同模型中的作用（例如，梯度下降算法對特徵縮放非常敏感）。我們還會介紹多項式特徵的生成，以及如何處理異常值，例如使用IQR（四分位距）法或Z-score法。 此外，特徵工程還包括特徵選擇和特徵提取。我們將介紹基於統計學方法（如相關係數、卡方檢驗）和基於模型的方法（如特徵重要性）進行特徵選擇。對於降維技術，我們會講解主成分分析（PCA）的基本原理和應用，以及它如何幫助我們減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息。 第四部分：機器學習基礎與模型構建 在完成瞭數據準備和特徵工程之後，本書將引導讀者進入機器學習的世界。我們不會局限於單一的模型，而是從最經典、最常用的機器學習算法入手，循序漸進地介紹各種模型的工作原理、適用場景以及如何使用Python的Scikit-learn庫進行實現。 首先，我們將介紹監督學習的基本概念，包括迴歸和分類問題。然後，我們將詳細講解以下模型： 綫性迴歸（Linear Regression）：作為最基礎的迴歸模型，我們會講解其原理、損失函數、梯度下降優化方法，以及如何使用Scikit-learn實現。 邏輯迴歸（Logistic Regression）：雖然名字帶有“迴歸”，但它實際上是一個強大的分類算法，我們將深入理解其Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）以及其在二分類和多分類問題中的應用。 決策樹（Decision Trees）：介紹決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼不純度等概念，以及如何防止過擬閤。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）：講解SVM的基本原理，包括最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、RBF核）的使用，以及如何解決非綫性可分問題。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：介紹KNN的原理，以及距離度量、K值的選擇等關鍵參數。 集成學習（Ensemble Learning）：我們將重點介紹兩種強大的集成學習方法：隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting）（包括XGBoost和LightGBM等庫的介紹）。這兩種方法在實際應用中往往能取得非常好的效果。 對於無監督學習，我們將重點介紹： K-Means聚類（K-Means Clustering）：講解K-Means算法的迭代過程，以及如何選擇K值。 主成分分析（PCA）：在特徵工程部分已有所介紹，此處將更側重於其作為無監督學習算法在降維和探索數據結構中的應用。 第五部分：模型評估與調優 構建模型隻是第一步，如何科學地評估模型的性能並對其進行調優，是決定模型能否成功應用的關鍵。 在模型評估方麵，我們將區分迴歸模型和分類模型的評估指標。 對於迴歸模型，我們將講解平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）以及決定係數（R²）等指標。 對於分類模型，我們將深入講解混淆矩陣（Confusion Matrix），並從中引申齣準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）以及ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the Curve）。 本書還將詳細講解交叉驗證（Cross-Validation）的概念，包括K摺交叉驗證，以及它如何幫助我們更可靠地評估模型的泛化能力，避免過擬閤。 模型調優是提升模型性能的重要環節。我們將重點介紹超參數調優（Hyperparameter Tuning）的方法，包括： 網格搜索（Grid Search）：通過窮舉指定參數範圍內的所有組閤來找到最優參數。 隨機搜索（Random Search）：通過隨機采樣參數組閤來尋找最優參數，在某些情況下比網格搜索更高效。 貝葉斯優化：介紹更高級的優化策略，旨在更有效地搜索超參數空間。 第六部分：實戰案例與進階主題 為瞭鞏固所學知識，本書的最後一部分將通過一係列精心設計的實戰案例，引導讀者將理論知識應用於解決實際問題。這些案例將涵蓋不同領域的數據，例如： 用戶行為分析：利用Python進行用戶分群，分析用戶留存率等。 銷售預測：構建迴歸模型預測未來銷售額。 文本情感分析：應用文本處理技術和分類模型進行情感傾嚮判斷。 圖像數據預處理：介紹一些基礎的圖像處理技術，為後續的圖像分析奠定基礎。 在實戰案例的講解中，我們將貫穿整個數據科學工作流，從數據獲取、清洗，到特徵工程，再到模型選擇、訓練、評估和調優，讓讀者獲得完整的項目經驗。 最後，本書還將簡要介紹一些進階主題，為讀者指明進一步深入學習的方嚮，例如： 時間序列分析：簡述ARIMA、Prophet等時間序列模型。 異常檢測：介紹一些常用的異常檢測算法。 數據管道與部署：簡要提及如何構建可復用的數據處理管道，以及如何進行模型部署。 目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 初學者：希望係統學習Python數據科學技術的學生、轉行者或數據科學愛好者。 在職開發者：希望將Python應用於數據分析、機器學習等工作的軟件工程師、數據分析師。 研究人員：希望利用Python工具進行數據驅動研究的科研人員。 産品經理、業務分析師：希望提升數據洞察能力，更好地理解和利用數據驅動産品和業務決策的專業人士。 本書的特點： 循序漸進：從基礎知識到高級應用，層層遞進，確保學習的連貫性。 理論與實踐並重：在講解原理的同時，提供大量可運行的代碼示例，強調動手實踐。 豐富的實戰案例：通過真實場景的應用，幫助讀者融會貫通所學知識。 貼近實際工作流程：涵蓋數據科學項目的完整生命周期。 精選核心庫：聚焦NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等最常用、最核心的Python數據科學庫。 通過閱讀《Python數據科學實戰：從入門到精通》，您將能夠自信地駕馭Python，成為一名閤格的數據科學傢，運用數據驅動的智慧，解決現實世界中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《神經網絡與深度學習應用實戰》這個書名本身就充滿瞭吸引力，尤其是“應用實戰”這四個字，對於我這樣的讀者來說，簡直是一種召喚。我一直以來都對深度學習的強大能力感到驚嘆，但真正接觸到實際的編程和項目開發時，卻發現理論和實踐之間還存在著一道鴻溝。很多時候，我能夠理解模型的工作原理，但卻不知道如何將其有效地應用於解決真實世界的問題。我非常期待這本書能夠彌閤這一差距，通過具體的代碼示例和案例分析，帶領我一步步掌握如何在實際項目中運用神經網絡和深度學習技術。我希望它能涵蓋一些熱門的應用領域，比如計算機視覺、自然語言處理，甚至包括一些更具挑戰性的問題，如強化學習在遊戲或機器人控製中的應用。此外，一個好的實戰書籍還應該提供關於模型部署、性能優化以及常見問題的解決方案，這些都是我在實際工作中非常看重的內容。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習和實踐的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，有一種科技感和未來感，讓人一眼就能感受到它與人工智能領域的緊密聯係。從書名上就可以看齣，它聚焦於“神經網絡”和“深度學習”，這兩個當下最熱門的AI技術方嚮，並且強調“應用實戰”，這正是很多讀者所期待的。我個人對人工智能領域一直保持著濃厚的興趣，也嘗試過閱讀一些相關的入門書籍，但總感覺理論性太強，缺乏實際操作的指導。因此，當我看到這本書的書名時，就覺得它可能正是我一直在尋找的那本能夠 bridge theoretical knowledge and practical application 的教材。我尤其看重“實戰”二字，因為它意味著書中會包含大量的代碼示例、項目案例，甚至可能提供數據集和訓練腳本，讓讀者能夠親手去搭建、訓練和調優模型，而不僅僅是停留在概念理解的層麵。這樣的學習方式更能加深理解，也更有成就感。希望這本書能夠帶領我一步步走進神經網絡和深度學習的實操世界，掌握解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——《神經網絡與深度學習應用實戰》——一下子就抓住瞭我。我一直對人工智能領域充滿好奇，特彆是神經網絡和深度學習，它們在很多領域都展現齣瞭驚人的潛力。然而，很多時候，我感覺自己停留在“知道”的層麵，而不是“做到”。閱讀大量的理論文章和技術文檔，雖然能瞭解一些概念，但一旦動手去實現，就常常會遇到各種各樣的問題。所以，“應用實戰”這個詞對我來說意義重大，它意味著這本書不隻是紙上談兵，而是會包含實際的代碼實現、項目演示，甚至是如何解決在實際應用中會遇到的瓶頸和難題。我希望能在這本書裏找到具體的操作指南，學習如何使用現有的深度學習框架來構建和訓練模型，理解模型背後的邏輯，並且能夠將學到的知識應用到一些實際的業務場景中，比如預測分析、模式識彆等等。我期待這本書能夠成為我從一個AI“愛好者”轉變為一個AI“實踐者”的催化劑。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《神經網絡與深度學習應用實戰》時，我首先被它紮實的排版和清晰的目錄所吸引。它不像一些速成的讀物那樣，隻是一些概念的堆砌，而是明顯經過瞭係統的梳理和編排。從目錄上看，它似乎會從基礎的神經網絡原理講起，逐步深入到各種經典和前沿的深度學習模型，並且重點突齣瞭“應用實戰”的部分。我非常看重這一點，因為在信息爆炸的時代，理論知識很容易獲得，但將其轉化為解決實際問題的能力卻需要大量的實踐經驗。我期望這本書能夠提供詳實的案例分析，帶領讀者一步步完成從數據預處理、模型構建、參數調優到最終模型部署的完整流程。尤其是一些具有挑戰性的應用場景，比如如何在醫療影像分析中應用深度學習，或者如何利用自然語言處理技術構建智能客服係統，這些都是我非常感興趣的領域。如果這本書能夠在這方麵提供深入的指導和可執行的代碼，那將是對我工作和學習的巨大助力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版時間恰逢深度學習技術爆炸式發展的時期，市麵上關於這個主題的書籍層齣不窮，但質量良莠不齊。我之所以選擇關注《神經網絡與深度學習應用實戰》，是因為它的標題中“實戰”二字，這暗示瞭它並非一本純粹的理論教材，而是更加注重知識在實際項目中的落地和應用。我曾經嘗試閱讀過一些理論性較強的書籍，雖然對深度學習的原理有瞭初步的認識，但在實際編程和模型部署過程中卻屢屢碰壁。因此，我非常期待這本書能夠提供清晰、易懂的代碼示例，引導讀者從零開始構建和訓練各種神經網絡模型，並瞭解如何在實際場景中解決圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等問題。我希望它能夠涵蓋目前主流的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，並提供一些關於模型優化、性能調優的實用技巧。這本書的齣現，無疑為那些渴望將深度學習知識轉化為實際生産力的開發者和研究者提供瞭一個寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，內容比較詳實

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，內容比較詳實

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

簡直就是一本垃圾書，打印錯誤就不說，講前麵的用後麵的概念(又不說明)，毫無條理可言，不建議大傢買！！！

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，內容比較詳實

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

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