python深度学习的经典书籍,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习的经典书籍的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习的经典书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？
2. 如果仅用python挖掘一些数据，有哪些相关的适合小白看的书呀？
3. python程序员如果想成为BAT算法专家，有哪些好书可以推荐？
4. 各路大神，能给推荐几本适合初学深度学习和神经网络的书吗？

python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么？

对于编程学习来说，实践性比较强，所以说看视频是个不错的选择，边看***边操作，这样可以看清楚每个步骤的操作，以及具体的功能分析，都可以一目了然的展现出来。边看***边敲代码也会比边看书边敲代码更高效一些。

而且对于图形识别来说，通过看***学习的方式可读性更高。

以前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系和学习路线，有深度学习的讲解，可以参考一下。

如果仅用python挖掘一些数据，有哪些相关的适合小白看的书呀？

由于其丰富的第三方框架，python非常适用于进行数据挖掘，利用python进行数据挖掘包括数据处理及算法实现，其中数据处理需要用到numpy、pandas等框架，算法部分可借助scikit-learning或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，相关书籍可参考《利用python进行数据分析》、西瓜书、《tensorflow技术解析与实战》

python程序员如果想成为BAT算法专家，有哪些好书可以推荐？

谢邀

要想成为一名算法专家绝不是一朝一夕的事，而且还需要强大的数学来支撑。

一、深度学习

被称为AI的圣经，《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

二、机器学习

这边书主要介绍的是机器学习的一些算法，主要包括，机器学习的基础知识、一些常用经典的机器学习的方法，而且每章的后面还有练习题。书写的非常好，但是需要一定的概率论、统计学、线性代数等知识。文中也有许多的例子，例子都是用西瓜来举例的，所以也叫西瓜书。

三、统计学习方法

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。

现在公司基本上都不再只用单纯的机器学习，都是结合神经网络来构建系统，所以神经网络也要多学学。这条路一定要慎入，因为需要学的东西实在太多了，而且还需要数学的基础，所以建议最好是去考研。

各路大神，能给推荐几本适合初学深度学习和神经网络的书吗？

机器学习入门推荐Andrew的机器学习

深度学习入门推荐cs231n

不推荐西瓜书之类的，因为章节覆盖知识比较多, 但是大多都不够深入, 公式杂乱, 符号乱用, 不遵守规约逻辑混乱, 轻重不分

这个首先要先看下你朋友的基础怎么样。深度学习需要了解机器学习的一些知识，并且还需要有一定的数学基础的。如果之前有了解过机器学习的知识，那么现在想要学习深度学习，就可以去看一些深度学习的入门教程。

前提条件

这里需要提一下，很多人都说学习深度学习不需要掌握机器学习的知识，这个看法我不太认同，虽然说机器学习并不是深度学习的必要条件，但是作为一个熟悉深度学习的人却不应该不了解机器学习的一些算法和概念。就像大学在学习高等数学的时候，和小学学习的求矩形面积关系很小，但是如果一个学习高数的人说他不会求矩形面积，那么这会让别人怎么看。所以我个人觉得学习深度学习知识还是应该储备一下机器学习的相关知识。

其次深度学习需要一定的数学基础，这个具体要看从事到什么程度而定，通常不是做学术研究的，基本上需要大学数学三剑客：高等数学，线性代数，概率论与数理统计。这里还要提一下，有很多人又要说，我数学很差劲，但是我懂深度学习，所以深度学习不需要太多的数学知识。其实有很多人的学习方法是以实践为主，而不顾理论知识的。这种方法[_a***_]在某一阶段能尝到甜头，但是这也是限制进步的最大的因素。你可以去搜索一个 CNN 的实战教程，然后跟着做，做完就是会了吗？没那么简单吧，当你不懂一个模型的原理，你有怎么能够灵活的去在合适的地方使用呢？

学习资料

之前的前提条件说完了，也简单阐述了下这些条件的必要性，至少是我个人的看法。那么如果你朋友都满足这些条件，那么就可以找一些入门教程了，下面我简单提供一些我个人看过的觉得还可以的内容：

• 《神经网络与深度学习》，机械工业出版社出版，邱锡鹏教授著。

这本书我觉得非常适合入门学习，知识内容是由浅入深的，可读性比较强。内容涉及的知识点也比较全面。这个是我个人比较推荐的入门首选。

• 《深度学习》（Deep learning），人民邮电出版社出版，Ian Goodfellow 等多位大佬著。

这本书被誉为是深度学习的“圣经”。有这个称号的书籍还真没多少。而且 Goodfellow 就是生成式对抗网络(GAN)的提出者。这本书具有国外图书的特点，理论性比较强，语言表达上可能并不是那么通俗易懂。但是这并不妨碍它成为经典。有兴趣也是可以拜读的。

• 还有就是在开发实践方向上，目前使用的比较广泛的就是 Python 语言，可以了解下 numpy，pytorch 之类的库。这些网上都有对应的教程，自行搜索下就可以了。
  

学习路线

在了解深度学习的一些知识以后，可以学习下深度学习的框架，比如TensorFlow之类的，然后也可以尝试在实际领域去尝试做一些实践，比如NLP，视觉等等方向。

到此，以上就是小编对于python深度学习的经典书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习的经典书籍的4点解答对大家有用。

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