深度学习入门：基于Python的理论与实现
(完整版)python教案
目录
• Python基础知识 • Python进阶特性 • Python常用库介绍及应用 • Python数据分析与可视化实践
目录
• Python在机器学习领域应用 • Python Web开发框架Django实战
演练 • 项目实战：用Python解决现实问题
01
Python基础知识
面向对象编程基础
类与对象
类是对象的抽象，定义了 一类对象的共同属性和方 法；对象是类的实例，具 有类定义的属性和行为。
继承与多态
继承实现了代码的重用和 多态，子类可以继承父类 的属性和方法，并可以添 加或覆盖父类的方法。
封装与访问控制
封装将数据和行为组合在 一起，形成“对象”，并 通过访问控制限制对对象 内部状态的访问。
文档编写
编写项目文档，包括使用说明、技术文档等，方 便项目的维护和升级。
THANKS
视图函数编写技巧分享
视图函数基础
介绍视图函数的概念和作用，以及编写视图 函数的基本方法。
HTTP请求处理
介绍如何处理不同的HTTP请求方法，如 GET、POST等。
URL路由配置
讲解Django的URL路由配置，如何将URL映 射到对应的视图函数。
响应数据格式
讲解如何返回不同格式的响应数据，如 JSON、HTML等。
项目选题背景介绍
现实生活中的问题
随着技术的发展和数据的增长，现实生活中的问题越来越 需要编程技能来解决。
Python的优势
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应 用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。
项目实战的意义
通过项目实战，可以将所学的Python知识应用于实际场 景中，提高解决问题的能力。
Python教案完整版
了解Python中用于发送HTTP请求的模块，学习如何使用这些模块进行网页数据的爬取 和解析。
paramiko模块
学习使用paramiko模块实现SSH远程连接和文件传输功能，了解如何在Python中进行 远程服务器的管理和操作。
TCP/UDP协议下套接字编程实践
Python教案完整版
目录
• Python基础知识 • 控制流语句与函数 • 面向对象编程思想及实践 • 文件操作与数据处理技巧分享 • 数据库编程入门及实战演练
目录
• 网络编程入门及实战演练 • 项目实战：构建一个简单的Web应用
程序
01
Python基础知识
Python简介与发展历程
Python的起源：由Guido van Rossum于1989年底发 明，1991年第一次公开发行。
要点二
模块的导入方式
在Python中，可以使用import语句 来导入模块。导入模块后，可以使用 模块名来访问模块中定义的函数、类 等成员。同时，还可以使用 from...import...语句来导入模块中的 特定成员。
要点三
自定义模块开发
自定义模块开发需要创建一个包含 Python代码的文件，并在其中定义函 数、类、变量等成员。然后，可以将 该文件作为模块导入到其他Python程 序中，并使用其中定义的成员。在开 发自定义模块时，需要遵循一定的命 名规范和编码规范，以便其他开发者 能够正确地使用和理解该模块。
02
控制流语句与函数
条件判断语句（if-else）
if语句的基本语法和用法 嵌套if语句的使用场景和注意事项
else和elif语句的补充说明 条件判断语句的常见问题及解决方法
智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH14
是有规律的。再加上前面章节中，为了实现一些辅助功能，我们已经写了很多类。所以，
现在可以动手搭建一个深度学习的迷你框架了。
Ø NeuralNet
• 隐层8个神经元 • 最大epoch=5000 • 批大小=10 • 学习率0.1 • 绝对误差停止条件=0.08 • 多分类网络类型 • 初始化方法为MSRA
Ø 训练结果和测试结果
Ø 比较
• ReLU 是用分段线性拟合曲线，Sigmoid 有真正的曲线拟合能力，因而拟合边界更加平滑。
• 但是 Sigmoid 也有缺点，看分类的边界，使用 ReLU 函数的分类边界比较清晰，而使用 Sigmoid 函数的分类边界要平缓一些，过渡区较宽。
• 初始化
ü Zero, Normal, MSRA (HE), Xavier ü 保存初始化值 ü 加载初始化值
• Pre_Update - 预更新 • Update - 更新 • Save - 保存训练结果值 • Load - 加载训练结果值
Ø DataReader
• ReadData - 从文件中读取数据 • NormalizeX - 归一化样本值 • NormalizeY - 归一化标签值 • GetBatchSamples - 获得批数据 • ToOneHot - 标签值变成OneHot编码用于多
• Layers - 神经网络各层的容器，按添加顺序维护 一个列表
• Parameters - 基本参数，包括普通参数和超参 • Loss Function - 提供计算损失函数值，存储历史
记录并最后绘图的功能
[鱼书笔记]深度学习入门：基于Python的理论与实现个人笔记分享
![[鱼书笔记]深度学习入门：基于Python的理论与实现个人笔记分享](https://img.taocdn.com/s3/m/0157d41d77c66137ee06eff9aef8941ea76e4be7.png)
[鱼书笔记]深度学习⼊门：基于Python的理论与实现个⼈笔记分享为了完成毕设, 最近开始⼊门深度学习.在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。
如图感知机，其接受两个输⼊信号。
其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。
感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。
多层感知机可以实现复杂功能。
⼆、神经⽹络神经⽹络由三部分组成：输⼊层、隐藏层、输出层1. 激活函数激活函数将输⼊信号的总和转换为输出信号，相当于对计算结果进⾏简单筛选和处理。
如图所⽰的激活函数为阶跃函数。
1) sigmoid 函数sigmoid函数是常⽤的神经⽹络激活函数。
其公式为：h(x)=11+e−x如图所⽰，其输出值在 0到 1 之间。
2) ReLU 函数ReLU(Rectified Linear Unit)函数是最近常⽤的激活函数。
3) tanh 函数2. 三层神经⽹络的实现该神经⽹络包括：输⼊层、2 个隐藏层和输出层。
def forward(network, x): # x为输⼊数据# 第1个隐藏层的处理，点乘加上偏置后传⾄激活函数a1 = np.dot(x, W1) + b1z1 = sigmoid(a1)# 第2个隐藏层的处理a2 = np.dot(z1, W2) + b2z2 = sigmoid(a2)#输出层处理 identidy_function原模原样输出a3a3 = np.dot(z2, W3) + b3y = identify_function(a3)return y # y为最终结果3. 输出层激活函数⼀般来说，回归问题选择恒等函数，分类问题选择softmax函数。
softmax函数的公式：y k=e a k ∑n i=1e a i假设输出层有n个神经元，计算第k个神经元的输出y k。
《Python深度学习》教学大纲
《Python深度学习》课程教学大纲课程名称：Python深度学习开课学期：学分/学时：3/48课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python深度学习》是软件工程专业中的一门深度学习基础课程，该课程以深度学习框架为基础，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，以实例的方式学习机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。
主要内容包括深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理。
并通过8个深度学习实例的学习，帮助学生更好的掌握深度学习知识，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握以上深度学习知识，更重要的是要求学生掌握理论与实践结合的学习方式，为更深入地学习打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 深度学习简介（4学时）了解计算机视觉的定义、基本任务和传统方法；了解仿生学与深度学习的关联；了解现代深度学习和卷积神经网络的基础知识；了解自然语言处理的基本问题和发展趋势；了解在自然语言处理中传统方法与神经网络方法的比较；了解强化学习的概念、算法和应用。
2. 深度学习框架及其对比（4学时）了解目前流行的深度学习框架Caffe、TensorFlow、PyTorch；了解Caffe的用途、特点和层及网络的概念；了解数据流图；了解TensorFlow的用途、特点和计算形式。
了解PyTorch的用途、特点和相对于其他框架的优势；了解Caffe、TensorFlow、PyTorch三者的比较。
3.机器学习基础知识（4学时）了解模型评估与模型参数选择；了解误差、训练误差、泛化误差的概念；了解模型的验证和正则化；了解监督学习与非监督学习；了解准确率的概念；了解不平衡类问题、召回率、精确率、查准率的定义和作用。
(完整版)Python学习课件
100%
浮点数类型
浮点数用于表示实数，即带有小 数点的数字。Python中的浮点数 类型通常是双精度浮点数。
80%
数字类型的运算
Python支持基本的数学运算，如 加、减、乘、除和取余等。
字符串类型及操作
字符串定义
字符串是由零个或多个字符组 成的一种数据类型，用引号括 起来表示。
字符串操作
Python提供了丰富的字符串操 作方法，如连接、截取、查找 、替换等。
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汇报人:
2023-12-21
目
CONTENCT
录
• Python基础知识 • Python数据类型与运算符 • Python流程控制语句 • Python函数与模块 • Python面向对象编程思想 • Python文件操作与数据处理
01
Python基础知识
Python简介与发展历程
字符串格式化
可以使用格式化字符串来插入 变量或表达式的值，生成动态 的字符串内容。
列表、元组和字典等数据结构
列表
列表是一种有序的数据结构，可 以包含任意类型的元素，且元素
之间可以重复。
元组
元组与列表类似，也是一种有序的 数据结构，但元组是不可变的，即 创建后不能修改。
字典
字典是一种无序的数据结构，用于 存储键值对，其中键必须是不可变 类型（如整数、字符串或元组）。
03
Python流程控制语句
条件语句：if-else结构
if语句
elif语句
用于根据条件判断执行相应的代码块 。
用于在if语句中添加额外的条件判断 。
else语句
与if语句配合使用，当if语句条件不满 足时执行else代码块。
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Pandas库
Pandas是Python中用于数据处理和分析的 库，提供了数据结构和函数，方便对数据进 行清洗、处理、分析和可视化。
Pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构，可以方便地读取数据、筛选数据、 排序数据、分组聚合等操作。它还提供了时 间序列功能、缺失值处理、数据清洗等功能 ，广泛应用于金融、经济、社会科学等领域
函数与模块
总结词
Python中函数和模块的概念及用法
详细描述
函数是Python中用于封装代码块的重要机制，可以接受输入 参数并返回结果。模块是Python中用于组织代码的工具，可 以将一组相关的函数和变量封装在一个文件中，方便代码的 管理和复用。
02
Python进阶知识
面向对象编程
理解面向对象编程的概念，掌握类和对象的定义和使用方法 。
THANKS
感谢观看
大屏美化
注重大屏的美观和用户体验，提高大屏的易 用性。
06
Python在实际项目中的应用
Web项目开发实例
要点一
总结词
Python在Web开发中具有广泛的应用，可以用于开发各种 类型的网站和Web应用程序。
要点二
详细描述
Python有许多Web框架，如Django、Flask等，这些框架 可以帮助开发者快速构建Web应用程序。使用Python进行 Web开发可以实现全栈开发，包括前端和后端的开发。 Python还可以与数据库进行交互，如MySQL、 PostgreSQL等，以实现数据的存储和检索。
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汇报人：可编辑
2023-12-23
目 录
• Python基础入门 • Python进阶知识 • Python常用库与框架 • Python在Web开发中的应用 • Python在数据分析中的应用 • Python在实际项目中的应用
Python自然语言处理
Python自然语言处理（NLP）入门与实战在自然语言处理（NLP）领域，Python 凭借其丰富的库和框架，成为了许多研究者和开发者的首选语言。
本文将带领新手朋友从零开始，逐步深入了解Python在NLP中的应用，通过理论讲解、代码示例和案例分析，帮助大家掌握NLP的基础知识并具备解决实际问题的能力。
一、自然语言处理基础1.1 什么是自然语言处理自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
简单来说，NLP就是让计算机能够理解、解释和生成人类自然语言的技术。
1.2 NLP的主要任务NLP涉及多个子领域和任务，包括但不限于：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、垃圾邮件检测等。
信息抽取：从文本中提取出结构化信息，如实体识别、关系抽取等。
文本生成：根据输入生成自然语言文本，如机器翻译、摘要生成等。
问答系统：针对用户问题返回准确的答案。
语言模型：理解语言结构，预测下一个词或句子。
二、Python在NLP中的常用库Python的强大生态为NLP提供了众多高效的库和工具，以下是一些最常用的：2.1 NLTKNLTK（Natural Language Toolkit）是Python中用于NLP的一个经典库，提供了大量的文本处理功能，如分词、词性标注、命名实体识别等。
示例代码：使用NLTK进行文本分词和词性标注python复制代码import nltknltk.download('punkt')nltk.download('averaged_perceptron_tagger')from nltk import word_tokenize, pos_tagtext = "John likes to watch movies. Mary loves books and often reads."tokens = word_tokenize(text)tagged = pos_tag(tokens)print(tagged)2.2 SpaCySpaCy是一个现代的NLP库，支持多种语言，提供高效的词法分析、句法分析、命名实体识别等功能，并内置了多种预训练模型。
Python中的深度学习
Python中的深度学习深度学习是一种自动学习方法，通过构建神经网络模型不断优化模型参数，从而实现对数据的有效分析和处理。
与传统机器学习方法相比，深度学习在模型设计和优化层面减少了大量人工干预的因素，可以更好地应对复杂的数据处理问题。
Python作为当今最为流行的编程语言之一，对于深度学习的实现也有着很大的帮助和便利。
Python语言的易用性、开源性、扩展性成为了深度学习开发者的首选。
在Python中实现深度学习任务，可以利用众多开源的深度学习框架，如TensorFlow、Keras 、DNN等，它们提供了非常可靠且快速的实现解决方案。
python有更加友好的开发环境以及更加动态的开发支持，使得机器学习和深度学习在python上开发更加顺畅。
为了更好地了解Python深度学习的开发过程，下面就让我们一步步的来了解Python深度学习的基本模型、搭建流程和优秀的应用案例。
首先，Python深度学习的基本模型，即神经网络。
神经网络是深度学习的重要组成部分，它是一种通过模拟人类大脑神经元的运行原理，实现对数据的有效分类和预测的一种计算模型。
神经网络将数据输入到神经元中，经过一系列的权重计算和偏置处理，最终输出预测结果。
在Python中，通过调用深度学习框架，可以快速实现神经网络模型的构建和训练。
下面我们以TensorFlow为例，来学习神经网络模型的构建过程。
首先，我们需要在Python中安装好TensorFlow。
在命令台输入pip install tensorflow，即可完成TensorFlow的安装过程。
安装完成后，我们可以通过以下代码来构建一个简单的神经网络模型：```import tensorflow as tf#构建神经网络模型model = tf.keras.Sequential()model.add(yers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(28*28,)))model.add(yers.Dense(10, activation='softmax')) #编译模型pile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])```上述代码中，我们首先引入TensorFlow库，并使用其提供的Sequential()方法来创建一个序列模型对象。
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Qt5_Python_GUI_Programming_Cookbook.pdf
PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK 中文版.pdf
Python编程导论第2版_2018（#）.pdf
Python编程初学者指南.pdf
Python编程：从入门到实践.pdf
Python_文本处理指南［经典］.pdf
Python_Web开发实战.pdf
Python_Web开发：测试驱动方法.pdf
Python_Testing_Cookbook.pdf
Python机器学习实践指南（中文版带书签）、原书代码、数据集
python官方文档
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与孩子一起学编程_中文版_详细书签.pdf
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用Python写网络爬虫.pdf
用Python进行自然语言处理(中文翻译NLTK).pdf
面向对象的思考过程.pdf
码农 第8期.pdf
码农 第7期.pdf
码农 第6期.pdf
码农 第5期.pdf
流畅的python.pdf
零基础学python.pdf
量化投资以Python为工具.pdf
利用Python进行数据分析(###).pdf
可爱的Python(哲思社区.插图版_文字版).pdf
大学计算机科学教案：Python编程基础与实践
大学计算机科学教案：Python编程基础与实践1. 引言1.1 概述计算机科学作为一门新兴的学科，正日益受到人们的关注和重视。
而在计算机科学教育中，Python编程语言作为一种简单易学、功能强大的语言，已经成为了一个必不可少的工具。
本文旨在介绍大学计算机科学教案中关于Python编程基础与实践的内容。
1.2 文章结构本文共分为五个部分。
首先，在引言部分，我们将对文章进行概述以及介绍文章的结构。
其次，在"2. Python编程基础"部分，我们将详细介绍Python编程语言的背景和基础知识，包括Python简介、Python语法与数据类型以及控制流与函数等内容。
第三部分"3. Python编程实践"将聚焦于Python应用开发实践，包括开发环境与工具、基本输入输出操作以及常见编程问题解决方法等方面。
接下来，在"4. 大学计算机科学教案设计"中，我们将探讨如何设计适合大学计算机科学课程的教案，并深入讨论教学目标与需求分析、教材选用与课程设计以及教学方法与评估策略等内容。
最后，在"5. 结论与展望"部分，我们将对全文进行总结回顾，并提出对Python编程教学的思考和建议，同时探讨未来发展方向以及Python在深度学习、机器学习等领域的教育应用。
1.3 目的本文的目的是为了帮助大学计算机科学教师和学生更好地理解和运用Python 编程语言，通过系统性地介绍Python编程基础知识与实践经验，为大学计算机科学教育提供一个可行的教案设计参考。
通过这篇文章，读者将能够了解到Python编程语言的特点和优势，并具备使用Python进行基本编程任务及问题解决的能力。
另外，本文还将引导读者思考如何针对大学计算机科学课程需求设计相应的教案，并对未来Python编程教育在深度学习、机器学习等领域中的意义进行展望。
2. Python编程基础:2.1 Python简介Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简单易学、强大灵活的特点。
深度学习理论及实战读书随笔
《深度学习理论及实战》读书随笔一、深度学习概述在我研读《深度学习理论及实战》这本书的过程中，对深度学习的理解有了更加清晰全面的认识。
深度学习是一种机器学习的方法，它的核心是构建复杂的神经网络结构来模拟人脑的学习过程。
它不同于传统的机器学习方法，更多地侧重于对原始数据的复杂性和非线性的表征学习。
深度学习模型能够从大量的数据中自动提取有用的特征，进而实现对复杂数据的精准建模和预测。
这种强大的能力使得深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
在深度学习的世界里，神经网络扮演着至关重要的角色。
这些网络结构通常由大量的神经元组成，通过训练过程调整神经元之间的连接权重，使得网络能够从输入数据中学习并生成有效的输出。
随着技术的发展，深度学习的网络结构日趋复杂，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，这些网络结构的应用极大地推动了深度学习在各个领域的突破和发展。
深度学习的成功离不开大数据的支持，随着数据量的增长，深度学习模型能够学习到更多的数据特征和规律，从而提高预测的准确性。
计算力的提升也为深度学习的快速发展提供了可能，通过强大的计算设备，我们能够训练更大规模的神经网络，实现更复杂的任务。
深度学习的应用前景十分广阔，不仅在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，而且在医疗、金融、自动驾驶等新兴领域也展现出了巨大的潜力。
随着技术的不断进步和研究的深入，深度学习的未来将更加广阔。
深度学习是一种强大的机器学习技术，它通过构建复杂的神经网络结构来模拟人脑的学习过程，具有强大的数据表征能力和预测能力。
它的应用领域广泛，前景广阔。
在我后续的阅读和实践中，我将更深入地探索深度学习的原理、方法和应用，以期在这个领域取得更多的收获和进步。
1.1 定义及基本概念随着信息技术的飞速发展，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个子领域，逐渐崭露头角。
细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现
目录分析
书籍目录是书籍的骨架，它决定了读者对书籍内容的初步认识和了解。下面 是对《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》这本书的目录进 行详细分析。
该书的目录结构清晰，层次分明，为读者提供了一个直观且易于理解的阅读 路线。全书共分为四个部分，分别是基础篇、进阶篇、实践篇和拓展篇。每个部 分都针对不同的主题进行了详细的阐述，为读者提供了从基础知识到实践应用的 全过程指导。
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》是一本全面介绍PyTorch深度学习的 书籍，既适合初学者入门，也适合有一定经验的读者深入学习。通过阅读本书，读者可以深入了 解深度学习的基本理论、算法、模型以及编程实现，提高自己的深度学习水平。
精彩摘录
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》精彩摘录
在的浩瀚海洋中，深度学习犹如一艘高速航行的航船，引领着我们探索未知 的领域。而PyTorch，作为一个广受欢迎的深度学习框架，为研究者们提供了一 个强大的平台，帮助我们在这片广阔的海洋中乘风破浪。
在《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》这本书中，作 者深入浅出地讲解了PyTorch深度学习的方方面面，从理论到实践，从算法到模 型，从编程基础到高级应用。这本书不仅适合初学者入门，也适合资深研究者深 入探讨。
在基础篇中，作者从深度学习的基本概念入手，介绍了PyTorch的基本操作 和核心组件。这一部分的内容主要包括PyTorch的安装配置、张量计算、神经网 络构建、优化器和损失函数等基础知识。这些内容对于初学者来说非常友好，可 以帮助他们快速上手PyTorch并理解深度学习的基本原理。
在进阶篇中，作者深入探讨了一些高级主题，如深度学习中的梯度消失和爆 炸问题、模型正则化、过拟合处理等。还介绍了PyTorch的一些高级特性，如动 态计算图、自定义层和模型等。这些内容可以帮助读者更深入地理解深度学习的 内在机制，并提升他们的模型设计和优化能力。
《基于Python的机器学习课件》
自动化和可重复性的需 求
随着机器学习在工业界的逐 步应用，自动化和可重复性 成为企业应用的重点，将会 引领Python在机器学习领域 的发展。
结合其他技术的趋势
Python在与其他技术（如大 数据、区块链、云计算）结 合后，正在重新定义机器学 习的未来。
结语：未来学习计划和提高技 能的建议
All done! 希望这份课件能为你提供一个良好的机器学习入门，如果你对机器 学习领域感兴趣，那就继续深入，扩充你的技能吧！比如使用Python实现GAN， 或者构建自动化机器学习平台。祝学有所成！
2 精度和召回率
精度和召回率是在不同情况下衡量模型性能的常见指标，它们同时考虑了模型的假阳性 和假阴性情况。
3 AUC-ROC曲线
AUC-ROC曲线是ROC曲线下面积的度量，它衡量模型在不同分类器阈值下的性能。
超参数调优和模型优化
超参数调优
超参数是许多模型中用于控制模 型行为的值。通过调整超参数， 可以优化模型的性能。
计算机视觉
计算机视觉是用于分析和识别图像和视频的AI技术， 在自动驾驶、医疗诊断以及智能家居等应用方面具 有潜在的商业价值。
机器学习的未来方向
1
小数据时代
机器学习的一个重要方向是如何在小规模数据上进行模型训练和部署，如半监督 学习和元学习等。
2
深度学习优化
如何优化深度学习模型（如ResNet、BERT）来加速训练和测试、提高精度和鲁棒 性等，是当前和未来的重要领域。
NumPy、Pandas和Matplotlib库的使用
NumPy
NumPy是Python中用于快速处理 和计算数组的库。它是科学计算 相关库的基石。
Pandas
Matplotlib
智能之门：神经网络与深度学习入门(基于Python的实现)课件CH16
假设只有两个参数需要学习，那么这两个参数的损失函数就构成了上面的等高线图。
在L2正则中，我们想办法让W的值都变得比较小，这样就不会对特征敏感。但是也会杀敌一 千，自损八百，连有用特征一起被忽视掉了。那么换个思路，能不能让神经网络自动选取有用特 征，忽视无用特征呢？也就是让有用特征的权重比较大，让无用特征的权重比较小，甚至为0。
• 随着训练程度的加深，网络的拟合能力逐 渐增强，训练数据的特征也能够渐渐被网 络学到。
• 充分训练后，网络的拟合能力已非常强， 训练数据的微小特征都会导致网络发生显 著变化，当训练数据自身的、非全局的特 征被网络学到了，则将发生过拟合。
Ø 没有免费午餐定理
• 没有免费午餐定理是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的。没有免费午餐定理证 明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有 效。如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差。
假设只有两个参数需要学习，那么这两个参数的损失函数就构成了上面的等高线图。由于样 本数据量比较小（这是造成过拟合的原因之一），所以神经网络在训练过程中沿着箭头方向不断 向最优解靠近，最终达到了过拟合的状态。也就是说在这个等高线图中的最优解，实际是针对有 限的样本数据的最优解，而不是针对这个特点问题的最优解。
在回归和分类任务中，都会出现欠拟合和过拟合现象。
• 训练集上的损失函数值很快降低到极点，精确度很快升高到极点，而验证集上的表现正好 相反。说明网络对训练集很适应，但是越来越不适应验证集数据，出现了严重的过拟合。
• 红色拟合曲线严丝合缝地拟合了每一个样本点，也就是说模型学习到了样本的误差。绿色 点所组成的曲线，才是我们真正想要的拟合结果。
一名“大龄小白”入门机器学习的心得体会
一名“大龄小白”入门机器学习的心得体会一名“大龄小白”入门机器学习的心得体会我非常幸运地参加了博雅大数据学院数据酷客平台上“机器学习十讲”的线上直播课程，并且满足考核要求拿到了结业证书。
而后又有幸收到欧高炎老师的邀请，和大家分享一下本次课程的感受与学习心得。
我非常高兴，也非常希望可以和小伙伴们共同成长在机器学习之路上。
首先，我先简单介绍一下我自己，好让大家了解到我的学习背景。
目前我是一名大龄的全日制在读研究生，为什么要强调大龄呢，因为这个年龄差距可以看出我离人工智能领域的距离有多远。
我本科毕业于十年前的20xx年，专业是计算机科学与技术，工作九年后的我选择了辞职读研，当前就读的专业是农业工程与信息技术。
大数据、人工智能等概念这些年被炒的越来越火热，工作中会接触到这些新兴技术下的平台或者产品，比如某某大数据平台、某某智能硬件等，而生活中也在越多越多的地方应用到相关软件，比如人脸识别的手机或支付、中英文翻译软件、手机的Siri语音助手、形色识花软件等。
我个人对人工智能相关的热点新闻也很关注，每每看到人工智能将取代多少行业、多少人类的时候，也不禁跟着感慨。
但是，即使如此，我依然对人工智能领域没有任何深入的了解，仅仅停留在概念和新闻的层面上，更没有深究过人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等到底是什么，有着怎样的关系。
读研后和导师沟通研究方向，我表达出了对人工智能的兴趣，导师也为我指了一条通往人工智能的路，当时定下了农业大数据方向，偏向于图像识别。
懵懵懂懂的我在导师和各位老师的推荐下购买了相关的书籍，可想而知，作为一名年龄大的“小白”，我根本看不懂那些书，也根本不会Python语言。
第一学期课程被安排的满满当当，也成了我迟迟没有进行学习的理由。
“新冠疫情”来的太突然，导致直到今天北京的高校也还没有正常开学。
春节前离开学校的时候根本没有带回电脑，只带回了一本书《深度学习入门-基于Python的理论与实现》。
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4.4.1 梯度 法
1
4 神经网络的学习
4.4 梯度
4.4.2 神经 网络的梯度
2
4 神经网络的学习
4.5.1 2 层神经网络 的类
A
4.5.2 mini-batch 的实现
B
4.5.3 基于测试数据 的评价
C
4.5 学习算法的实现
06
Part One
5 误差反向传播法
5 误差反向传播法
5.1 计算图
1 Python 入门
1.6 Matplotlib
1.6.1 绘制简 单图形
1.6.2 pyplot 的功能
1.6.3 显示图 像
03
Part One
2 感知机
2 感知机
0 1
2.1 感知机是 什么
0 4
2.4 感知机的 局限性
0 2
2.2 简单逻辑 电路
0 5
2.5 多层感知 机
0 3
2.3 感知机的 实现
A
5.4.2 加法层的实 现
B
5.4 简单层的实现
5.5.1 ReLU层
1
5 误差反向传播法
5.5 激活函数层的实现
5.5.2 Sigmoid 层
2
5 误差反向传播法
壹
5.6.1 Affine 层
贰
5.6.2 批版本的 Affine 层
5.6 Affine/Softmax 层的实 现
叁
5.6.3 Softmax-withLoss 层
8.5.1 图像风格 变换
8.5.3 自动驾驶
8.5.2 图像的生 成
8.5 深度学习的未来
8.5.4 Deep QNetwork（强化学习）
10
Part One
附录 A Softmax-with-Loss 层的计算图
附录 A Softmax-withLoss 层的计算图
A.1 正向传播 A.2 反向传播 A.3 小结
3.6.3 批处 理
3.6 手写数字识别
05
Part One
4 神经网络的学习
4 神经网络的学习
A
4.1 从数 据中学习
D
4.4 梯度
B
4.2 损 失函数
E
4.5 学习 算法的实
现
C
4.3 数 值微分
F
4.6 小结
4 神经网络的学习
4.1.1 数 据驱动
4.1.2 训 练数据和 测试数据
4.1 从数据中学习
5.4 简单层的实 现
5.2 链式法则
5.5 激活函数层 的实现
5.3 反向传播
5.6 Affine/Softmax 层的实现
5 误差反向传播法
5.7 误差反向传播法的实 现
5.8 小结
5 误差反向传播法
5.1 计算图
5.1.2 局部计 算
1
2
3
5.1.1 用计算 图求解
5.1.3 为何用 计算图解题
C
3 神经网络
3.4 3 层神经网络的实现
3.5.1 恒等函数和 softmax 函数
3.5.3 softmax 函数的特征
3 神经网络
3.5 输出层的设计
3.5.2 实现 softmax 函数时 的注意事项
3.5.4 输出层的神经元数量
3 神经网络
3.6.2 神经 网络的推理 处理
3.6.1 MNIST 数 据集
4.2.1 均方误差
4.2.3 mini-batch 学习
4.2.5 为何要设定损失函数
4 神经网络的学习
4.2 损失函数
4.2.2 交叉熵误差
4.2.4 mini-batch 版交叉熵 误差的实现
4 神经网络的学习
4.3.1 导 数
4.3.2 数 值微分的
例子
4.3.3 偏 导数
4.3 数值微分
0 6
2.6 从与非门 到计算机
2 感知机
2.7 小结
2 感知机
01
2.2.1 与 门
02
2.2.2 与 非门和
或门
2.2 简单逻辑电路
2 感知机
2.3.1 简单的实现
A
2.3.2 导入权重和偏 置
B
2.3.3 使用权重和偏 置的实现
C
2.3 感知机的实现
2 感知机
2.4 感知机的局限性
2.4.1 异或 门
6.2.3 ReLU的权 重初始值
B
D
6 与学习相关的技巧
6.2 权重的初始值
6 与学习相关的技巧
A
6.3.1 Batch Normalization
的算法
6.3.2 Batch Normalization的
评估
B
6.3 Batch Normalization
6 与学习相关的技 巧
6.4 正则化
3 神经网络
3.7 小结
3 神经网络
3.1.1 神经网 络的例子
3.1.2 复习感 知机
3.1.3 激活函 数登场
3.1 从感知机到神经网络
3.2.1 sigmoid 函数
3.2.3 阶跃函数的图形
3.2.5 sigmoid 函数和阶跃 函数的比较
3 神经网络
3.2 激活函数
3.2.2 阶跃函数的实现
8 深度学习
0 1
8.3.1 需要 努力解决
的问题
0 3
8.3.3 分 布式学习
0
2
8.3.2 基于 GPU 的高
速化
0
4
8.3.4 运算 精度的位
数缩减
8.3 深度学习的高速化
8 深度学习
8.4.2 图像 分割
8.4.1 物体 检测
8.4.3 图像 标题的生成
8.4 深度学习的应用案例
8 深度学习
01
1.4.1 保 存为文
件
1 Python 入门
1.4 Python脚本文件
02
1.4.2 类
1.5.1 导 入 NumPy
1.5.4 NumPy 的 N 维数组
1 Python 入门
1.5 NumPy
1.5.2 生成 NumPy 数组
1.5.5 广播
1.5.3 NumPy 的算 术运算
1.5.6 访问元 素
01
02
03
6.4.1 过 6.4.2 权 6.4.3
拟合
值衰减 Dropout
6 与学习相关的技 巧
6.5 超参数的验证
6.5.2 超参 数的最优化
6.5.1 验证 数据
6.5.3 超参 数最优化的 实现
08
Part One
7 卷积神经网络
7 卷积神经网络
7.1 整 体结构
7.2 卷 积层
7.3 池 化层
5 误差反向传播法
0 1
5.7.1 神经网络学习的 全貌图
0 3
5.7.3 误差反向传播法 的梯度确认
0 2
5.7.2 对应误差反向传 播法的神经网络的实现
0 4
5.7.4 使用误差反向传 播法的学习
5.7 误差反向传播法的实现
07
Part One
6 与学习相关的技巧
6 与学习相关的技巧
0 1
7 卷积神经网络
7.2 卷积层
7.2.7 批处理
7 卷积神经网络
7.3 池化层
池化层的特征
7 卷积神经网络
01
7.4.1 4 维数 组
03
7.4.3 卷积层 的实现
02
7.4.2 基于 im2col 的展开
04
7.4.4 池化层 的实现
7.4 卷积层和池化层的实现
7第 1 层权重的可视化
A
1.1 Python 是什么
D
1.4 Python 脚本文件
B
1.2 Python 的安装
E
1.5 NumPy
C
1.3 Python 解释器
F
1.6 Matplo
tlib
1 Python 入门
1.7 小结
1 Python 入门
1.2.1 Python版本
A
1.2.2 使用的外部库
B
1.2.3 Anaconda发 行版
C
1.2 Python的安装
1.3.1 算术计 算
1.3.4 列表
1 Python 入门
1.3 Python解释器
1.3.2 数据类 型
1.3.5 字典
1.3.3 变量
1.3.6 布尔型
1.3.7 if 语句
1.3.8 for 语句
1.3.9 函 数
1 Python 入门
1.3 Python解释器
3.2.4 sigmoid 函数的实现
3.2.6 非线性函数
3 神经网络
3.2 激活函数
3.2.7 ReLU函数
3 神经网络
3.3 多维数组的运算
01
3.3.1 多维数 组
03
3.3.3 神经网 络的内积
02
3.3.2 矩阵乘 法
3.4.1 符号确认
A
3.4.2 各层间信号 传递的实现
B
3.4.3 代码实现小 结
感谢聆听
7.4 卷积 层和池化 层的实现
7.5 CNN的 实现
7.6 CNN的 可视化
7 卷积神经网络
7.7 具有代表性的 CNN
7.8 小结
7.2.1 全 连接层存 在的问题
7.2.4 步幅
7 卷积神经网络
7.2 卷积层
7.2.2 卷积运 算
7.2.5 3 维数据的 卷积运算