《Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning》机器学习编程：从编码到深度学习
作者： Paolo Perrotta
您已决定涉足机器学习领域 - 因为您正在找工作、着手一个新项目，或者只是觉得自动驾驶汽车很酷。但从哪里开始呢？即使是软件开发人员也很容易感到害怕。好消息是，这并不难。通过一次编写一行代码来掌握机器学习，从简单的学习程序一直到真正的深度学习系统。通过将难题分解开来处理，使它们更容易理解，并通过亲自动手来建立信心。
从头开始，一直到深度学习，揭开机器学习的晦涩难懂之处。机器学习可能令人生畏，因为它依赖于大多数程序员在日常工作中不会遇到的数学和算法。采取动手实践的方法，自己编写 Python 代码，不要使用任何库来掩盖真正发生的事情。迭代您的设计，并在过程中增加复杂性。
使用监督学习从头开始构建图像识别应用程序。使用线性回归预测未来。深入研究梯度下降，这是驱动大多数机器学习的基本算法。创建感知器来对数据进行分类。构建神经网络来处理更复杂、更精密的数据集。使用反向传播和批处理训练和优化这些网络。对神经网络进行分层，消除过度拟合，并添加卷积以将您的神经网络转变为真正的深度学习系统。
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