深度学习 deep learning
本书主要有三个部分。第一部分是数学和机器学习的基本知识。新手阅读这一部分快速地补充必要的知识,老手也可以通过这一部分进行知识的回顾。该部分简单介绍了线性代数,概率论,优化(主要是梯度下降,因为它是深度学习中的主导优化算法)的基础。另外,这一部分还简单介绍了机器学习的概念。注意,机器学习的章节包含了所有的机器学习算法和相关概念,并不仅仅是深度学习的相关概念和算法。它充分调查了一个(非常)大型研究领域,解释了构建能够从数据中学习的模型所需要的最基本的概念。它包含了关于过拟合,欠拟合和机器学习算法能力的讨论。在这些基本概念的基础上,本章激励了深度学习的需求,以解决传统机器学习算法的一些缺点。这是一个重要的章节,因为它提供了在机器学习领域深度学习的背景。即使您已经
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