如果你对机器学习很好奇，但不知道从哪里开始，这就是你一直在等待的书。它专注于被称为深度学习的机器学习子领域，解释了核心概念，并为您提供了开始构建自己的模型所需的基础。而不是简单地概述使用现有工具包的教程，实用深度学习教你为什么使用深度学习，并将激励你进一步探索。
你所需要的是对计算机编程和高中数学的基本熟悉——这本书将涵盖其余的内容。在介绍Python之后，您将浏览关键主题，如如何构建良好的训练数据集，使用scikit-learn和Keras库，并评估您的模型的性能。
您还将了解:
如何使用经典的机器学习模型，如k-最近邻，随机森林，和支持向量机
神经网络是如何工作的，又是如何训练的
如何使用卷积神经网络
如何从零开始开发一个成功的深度学习模型
您将在此过程中进行实验，构建最终的案例研究，其中包含您所学到的所有内容。
您将使用的所有代码都可以在这里获得:
https://github.com/rkneusel9/PracticalDeepLearningPython/
这是对这个动态的，不断扩大的领域的完美介绍，实用深度学习将给你的技能和信心潜入自己的机器学习项目。
https://nostarch.com/practical-deep-learning-python
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