深度学习入门：动手学Machine Learning

"动手学Machine Learning，这是一门深入浅出介绍Machine Learning的课程，由AstonZhang、MuLi、ZacharyC.Lipton和AlexanderJ.Smola等人编写，内容涵盖深度学习的基础到进阶知识。" 在本书中，作者们首先介绍了Machine Learning的基础，包括它的起源、发展以及成功案例。Machine Learning作为人工智能的一个重要分支，起源于20世纪50年代，随着计算能力的提升和数据量的增长，逐渐发展成为当今的关键技术。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。 预备知识部分，读者需要了解如何获取和运行本书的代码。书中详细指导了如何获取代码并安装运行环境，包括更新代码、使用GPU加速MXNet的步骤。此外，还强调了数据操作的重要性，如创建和操作NDArray、理解广播机制、索引和内存开销，以及NDArray与NumPy之间的转换。自动求梯度是深度学习中的核心概念，书中通过实例解释了如何进行简单计算，并讨论了在Python控制流中求梯度的方法。查阅文档的技巧也有所涉及，帮助读者更好地理解和应用MXNet库。 深度学习基础章节则深入探讨了线性回归这一基本模型。线性回归用于预测连续变量，书中有从零开始实现线性回归的步骤，包括生成数据集、读取数据、初始化参数、定义模型、损失函数和优化算法，以及训练模型的过程。此外，还提供了使用MXNet库的简洁实现方式。最后，书中引入了分类问题的解决方案——softmax回归，这是解决多类别问题的常用方法，书中详细解释了分类问题的背景和softmax回归模型的构建。 这本书旨在帮助初学者和有经验的开发者系统地学习和掌握Machine Learning及深度学习的基本原理和实践技巧，通过实例代码和清晰的解释，使得学习过程更为直观和高效。