Python深度学习入门指南：理论与实战

"《Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction》是一本面向初学者的实用指南，专为对机器学习感兴趣但不知如何入门的人设计。该书聚焦于深度学习这一机器学习子领域，作者Ronald T. Kneusel以Python为主要工具，旨在教授读者理解深度学习的核心概念，以及如何动手构建自己的模型。 书中强调理论与实践相结合，要求读者具备基本的计算机编程知识和高中数学水平。首先，作者会引导读者熟悉Python语言，接着深入讲解如何创建高质量的训练数据集，利用Scikit-learn和Keras库进行操作，并评估模型的性能。这些内容有助于读者建立起坚实的深度学习基础。 书中还涵盖了经典机器学习模型（如k-近邻、随机森林和支持向量机）的工作原理，以及神经网络的运作和训练过程。特别地，读者将学习如何运用卷积神经网络(CNN)，这是一个在图像处理等领域至关重要的技术。此外，本书鼓励读者从零开始开发深度学习模型，通过实践提升技能和自信心。 书中还提供丰富的实验和案例研究，让读者将所学知识付诸实践，包括所有的代码示例，可从GitHub链接<https://github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/>获取。这本书是对深度学习这个快速发展的领域的一个全面且易懂的入门教材，适合那些希望深入探索自己的机器学习项目的读者。 版权信息：《Practical Deep Learning》由Ronald T. Kneusel编著，2021年出版，所有权利保留，未经版权所有者和出版社事先书面许可，不得任何形式复制或传播。本书的ISBN分别是1-7185-0074-7（印刷版）和1-7185-0075-4（电子版）。出版商为William Pollock，执行编辑为Barbara Yien，生产编辑为Dapinder Dosanjh，开发编辑为Alex Freed，封面插画由Gina Redman绘制，内部设计由Octopod Studios完成，技术审阅者为Paul Nord，校对工作分别由Chris Cartwright和Sharon Wilkey负责。部分章节使用的图片已获得许可，如图4-2中的边境牧羊犬肖像图，根据Creative Commons Attribution 2.0 Generic license发布。"