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用Python做深度学习(一):数学基础,IT与互联网,编程语言,友情提示：ios客户端显示不了特价。最好用浏览器打开购买。
学了微积分，线性代数，概率论的理论后，你是否用过？学了&&用Python做些事&&，是不是对Python更加另眼相看，觉得实战的内容还意犹未尽。
深度学习是数学理论的实际应用之一，Python实现会更进一步加深理解。Andrew Ng的UFLDL经典教程非常适合深度学习的入门。不过它是基于matlab平台实现的。
本课程对常用库Matplotlib，Numpy，等进行了使用讲解和形象演示。同时对深度学习需要用到的数学基础概念进行了举例说明。坚持学完后你能够完全自己编写一个垃圾邮件检测器，一个卷积神经网络的程序。课程内容如下：
1. 什么是深度学习 （免费）
2. matplotlib库的使用
3. 线性代数及numpy，包括最小二乘，PCA，SVD的原理和例子。
4. 微积分基础，包括梯度下降法，牛顿法，神经网络后向传播的原理和例子。
5. 概率论基础，包括条件概率，贝叶斯定理，垃圾邮件检测，logistic，softmax的原理和例子
6. 卷积层，汇聚层，Dropout，BatchNorm，卷积神经网络。只用numpy搭起来。
课程还会对standford的cs231n课程大作业进行讲解，适合已经掌握Python并对人工智能感兴趣的小伙伴。
注：课程代码基于Python2.7版本。
适用人群：须有Python基础，先修课《用Python做些事》
至少对数学感兴趣。最好有点微积分，线性代数，概率论基础。Python做深度学习（三）
有关net的python接口
solver = caffe.SGDSolver(&&) 读取配置文件，生成solver这个对象
Solver = caffe.get_solver(&&)
solver.net 从solver这个对象里，我们可以拿到训练用的net
Solver.test_nets[0] 测试用的net可以是多个，一般获取第一个
solver.step(num) 表示迭代多少次 一次跑几个迭代
solver.solver() 直接运行，按照配置文件跑 train
Solver.net.forward()
solver.net.blobs['data']
solver.net.blobs['ip1']
solver.net.blobs['ip1'].data
solver.net.blobs['ip1'].diff
python -i p0.py
solver.net.params['ip1'][0],[1] 权值和偏值
solver.net.params['ip1'][0].data
solver.net.params['ip1'][0].diff
solver.net.blobs['ip1'].data.shape
solver.net.blobs['ip2'].diff.shape
solver.net.params['ip1'][0].data.shape 对于权值，有权值和偏值之分
solver.net.params['ip1'][1].data.shape从零开始学深度学习：基于Python的深度学习理论与实现
本书是深度学习真正意义上的入门书。书中对理解深度学习所需的技术，从最基础的开始逐个介绍。用浅显的语言解说什么是深度学习，深度学习具有什么特征、基于什么原理运行等。而为了让读者更“深”地理解深度学习，本书将使用Python语言，从零开始实现深度学习的相关技术。所谓“从零开始”，就是从读者能够理解的最基础的知识出发，尽量不依赖已有的库或工具，来逐步实现深度学习这一高端技术。
本书是HTTP及其相关核心Web技术方面的权威著作，主要介绍了Web应用程序是如何工作的，核心的因特网协议如何...
本书是JavaScript超级畅销书的最新版。ECMAScript 5 和HTML5在标准之争中双双胜出，使大...
本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想...
通过学习本书，你将能够：
掌握最新的语言细节，包括Java 8的变化
使用基本的Java句法学习面向对...
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或...
*不使用框架，通过从零开始实现深度学习的相关技术，理解深度学习的本质。
*理论部分和实现部分比例均衡。
*图示直观，浅显易懂。
*不使用算式，而使用计算图（computational graph）来介绍反向传播。
打个比方：
本书不是教你学开车的书，而是让你理解汽车的原理。
为了理解汽车的原理，打开发动机罩，把里面的零部件一个个拿出来研究。
提炼出汽车的精髓，自己制作一个汽车模型，从这一过程中熟悉汽车相关的技术。
正在加工……您所在位置： &
&nbsp&&nbsp&nbsp&&nbsp
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中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授千锋教育Python深度学习步骤，手把手教你深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升。如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近的趋势，那么这里有一个很好的汇总。在这篇文章中，我们的目标是为所有深度学习的人提供一条学习之路，同时也是为想要进一步学习的人提供一条探索的路径。如果你准备好了，那么让我们开始吧！千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授步骤0：先决条件建议在学习深度学习之前，你应该先了解一些机器学习的基础知识。这篇文章列出了完整的学习机器学习的资源。如果你想要一个简单的学习版本。那么可以看下面的列表：?数学基础（特别是微积分，概率和线性代数）?Python基础?统计学基础?机器学习基础建议时间：2-6个月步骤1：机器配置在进行下一步学习之前，你应该确保你有一个支持你学习的硬件环境。一般建议你至少拥有以下硬件：?一个足够好的GPU（4+GB），最好是Nvidia?一个还可以的CPU（比如：IntelCorei3，IntelPentium可能不适合）?4GBRAM（这个取决于数据集大小）如果你还不确定，那么请阅读这个硬件指南。备注：如果你是一个硬件玩家，那么你可能已经拥有了所需的硬件。如果你没有所需的规格，那么你可以租一个云平台来学习，比如AmazonWeb千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授Service（AWS）。这是使用AWS进行深度学习的良好指南。备注：在这个阶段不要安装任何深度学习的库，安装过程我们会在步骤3中介绍。步骤2：初试深度学习现在，你已经对这个领域有了一个初步的认识，那么你应该进一步深入了解深度学习。根据自己的偏好，我们可以选择以下几个途径：?通过博客学习，比如FundamentalsofDeepLearning，Hacker’sguidetoNeuralNetworks。?通过视频学习，比如DeepLearningSimplified。?通过书籍学习，比如NeuralnetworksandDeepLearning除了上述的先学知识，你还应该了解一些流行的深度学习库和运行他们的语言。以下是一个不太完整的列表（你可以通过查看wiki获得更加完整的列表）：?Caffe?DeepLearning4j?Tensorflow?Theano?Torch其他一些著名的库：Mocha，neon，H2O，MXNet，Keras，Lasagne，Nolearn。千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授关于深度学习语言，可以查看这个文章。你也可以查看查看Stanford的CS231n中的第12讲，概要性的了解一些深度学习库。建议时间：1-3周步骤3：选择你自己的领域这是最有趣的部分，深度学习已经应用在各个领域中，并且取得了最先进的研究成果。如果你想更深入的了解，那么作为一个读者，你最适合的路径就是动手实践。这样才能对你现在了解的内容有一个更加深入的认识。注意：在以下的每个领域中，都会包括一个博客，一个实战项目，一个需要的深度学习库以及一个辅助课程。第一步你应该学习一下博客，然后去安装对应的深度学习库，然后再去做实战项目。如果在这个过程中，你遇到什么问题，那么可以去学习辅助课程。?深度学习在机器视觉中的应用o参考博客：DLforComputerVisiono实战项目：FacialKeypointDetectiono深度学习库：Nolearno推荐课程：CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition?深度学习在自然语言处理中的应用千锋教育中国IT职业教育领先品牌精品课程全程面授o参考博客：DeepLearning,NLP,andRepresentationso实战项目：DeepLearningforChatbots,Part1,Part2。o深度学习库：Tensorflowo推荐课程：CS224dDeepLearningforNaturalLanguageProcessing?深度学习在语音中的应用o参考博客：DeepSpeechLessonsfromDeepLearningo实战项目：MusicGenerationusingMagenta(Tensorflow)o深度学习库：Magentao推荐课程：DeepLearning(Spring2016),CILVRLab@NYU?深度学习在强化学习中的应用o参考博客和实战项目：DeepReinforcementLearningPongfromPixelso深度学习库：没有需要的深度学习库，但是你
正在加载中，请稍后...我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目，并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。
1. Scikit-learn（重点推荐）
/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2、Keras（深度学习）
/fchollet/keras
Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。
3、Lasagne（深度学习）
不只是一个美味的意大利菜，也是一个和Keras有着相似功能的深度学习库，但其在设计上与它们有些不同。
4.Pylearn2
/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包，如随机梯度下降。
/numenta/nupic
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
6. Nilearn
/nilearn/nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
/pybrain/pybrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
/clips/pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
/mila-udem/fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google's One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
/idiap/bob
Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。
/jaberg/skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
/luispedro/milk
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
/machinalis/iepy
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
/machinalis/quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
16.mlxtend
/rasbt/mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
17.nolearn
/dnouri/nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
19.Feature Forge
/machinalis/featureforge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）
/yandex/rep
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
21.Python 学习机器样品
/awslabs/machine-learning-samples
用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。
22.Python-ELM
/dclambert/Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
主题模型python实现
Scalable statistical semantics
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