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零基础入门机器学习不是一件困难的事. 机器学习或者深度学习本来可以很简单, 很多时候我们不必要花特别多的经历在复杂的数学上.数学只是一种达成目的的工具, 很多时候我们只要知道这个工具怎么用就好了, 后面的原理多多少少的有些了解就能非常顺利地使用这样工具.

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Table Of Contents 前言 安装 符号 1. 引言 2. 预备知识 2.1. 数据操作 2.2. 数据预处理 2.3. 线性代数 2.4. 微积分 2.5. 自动微分 2.6. 概率 2.7. 查阅文档 3. 线性神经网络 3.1. 线性回归 3.2. 线性回归的从零开始实现 3.3. 线性回归的简洁实现 3.4. softmax回归 3.5. 图像分类数据集 3.6. softmax回归的从零开始实现 3.7. softmax回归的简洁实现 4. 多层感知机 4.1. 多层感知机 4.2. 多层感知机的从零开始实现 4.3. 多层感知机的简洁实现 4.4. 模型选择、欠拟合和过拟合 4.5. 权重衰减 4.6. 暂退

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