Python 深度学习

《Python 深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。《Python 深度学习》适合Python深度学习初学者、机器学习算法分析从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

这是一本全面细致地介绍了机器学习的基础知识与常用方法的书籍，以深度学习框架为基础，深入探讨了深度学习框架的作用与流行框架，机器学习基础知识概述，以及PyTorch的Tensor特性等关键内容。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。 本书首先介绍了深度学习框架的作用与流行框架，其中包含了Caffe、TensorFlow以及Pytorch等。这些框架的作用是屏蔽底层的细节，使得研究者可以专注于模型结构。书中详细介绍了机器学习基础知识概述，涵盖了模型评估与模型参数选择，监督学习与非监督学习，以及卷积神经网络的发展及其在图像处理领域的优势等内容。这些基础知识对于理解深度学习的原理和实现至关重要。 接着，本书深入探讨了PyTorch的Tensor特性，包括其动态性和易用性，以及丰富的Tensor操作等。这些特性使得PyTorch在深度学习领域得到了广泛的应用。书中还详细介绍了线性回归模型和Logistic回归