很不错的入门教科书

邱锡鹏教授的作品，从学术角度来说，这本书在机器学习领域有挺显眼的一席之地，作者邱锡鹏教授复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，ACL、CCL都有作品，是真大佬。

书中从机器学习基础出发，从机器学习介绍、数学知识再到各算法公式和使用。

理论与实践结合，该书综合了深度学习的理论和实际应用。它不仅解释了深度学习的基本概念和原理，还提供了实际的代码示例，帮助读者动手实践。

书中覆盖了深度学习的多个方面，包括神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、图神经网络等，涵盖了深度学习的多个应用领域。

卷积神经网络（CNN），详细讲解卷积神经网络，以及它们在图像处理任务中的应用，如图像分类和物体检测。

循环神经网络（RNN），探讨循环神经网络，用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。

无监督学习，介绍无监督学习方法，如聚类和降维，以及它们在数据分析中的应用。

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作者提供了在线资源，包括代码示例和课程讲义，使读者能够更容易地学习和实践深度学习技术。

一系列算法下来，建议还是需要啥看啥。尽管深度学习是一门复杂的领域，但该书以清晰的语言和实用的示例帮助初学者逐步建立对深度学习的理解。如果初学者入门可以系统的过一遍。对于入门效果很不错。书中提供了多个实际项目案例，让读者能够将所学的机器学习技术应用到实际问题中。