图书标签: 机器学习  人工智能  神經網絡  计算机  深度学习  neural_network  machine_learning  learning   

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挺好玩的，可惜树莓派放在学校吃灰，暂时还不能动手试试最后一部分内容

这本书应当成为入门书的范本

后半本implement的部分没有看完，代码似乎有误。原理讲得算是很清楚了，但终究浅于我的期望。我似乎还在寻找深度学习适合于我目前水平的THE book。

fucking good

讲得很清楚：框架清晰，每处细节都可以找到解释。但是，这真是一本不折不扣的入门书，内容真的少。

阅读背景：Python程序员，数学渣，略微接触过一些传统机器学习的东西（调包为主） 大约两个晚上时间看完这本书，代码实现了一遍，相对而言整本书内容不多，就是一段NN程序。推导也比较简单易懂，能让人很快看懂。 但是不是说没有缺点了，减一星是由于以下原因： 有些符号表示实...  

阅读背景：Python程序员，数学渣，略微接触过一些传统机器学习的东西（调包为主） 大约两个晚上时间看完这本书，代码实现了一遍，相对而言整本书内容不多，就是一段NN程序。推导也比较简单易懂，能让人很快看懂。 但是不是说没有缺点了，减一星是由于以下原因： 有些符号表示实...  

P108： Weight(hiddle_output)的大小应该是 output_nodes 乘以 hidden_nodes，中文版本写反了，英文原版以及代码中是正确的。 整体而言，本书对于初学者实在是太友好了，值得推荐。另外，我并不认可“神经网络是模拟人脑的机器学习技术”，人脑的原理没人知道，所以也不存在模...  

清晰易懂，只用了一点数学（目标读者是高中生，书中稍许用到的微积分知识，在附录也有解释），就把神经网络的构造和原理讲得很清楚。讲完理论，作者在书的第二部分进入实践，一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码，几乎每一步都伴有详细讲解。个人感觉是，如果...  

清晰易懂，只用了一点数学（目标读者是高中生，书中稍许用到的微积分知识，在附录也有解释），就把神经网络的构造和原理讲得很清楚。讲完理论，作者在书的第二部分进入实践，一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码，几乎每一步都伴有详细讲解。个人感觉是，如果...