TensorFlow深度学习应用实践
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第3章
深度学习的理论基础——机器学习

通过前一章对Python的介绍,读者对使用Python进行程序设计的基本流程有了一个大致的了解,并且对其使用的算法和工具有了初步的认识。笔者的目的也是如此。

本章开始将对深度学习的基础部分——机器学习做一个浅显的介绍,着重强调模型也就是算法的应用,并且会介绍机器学习和深度学习中最基本的一些内容,以及Python实现。

可以说对于深度学习或者泛化的一般机器学习而言,选择不同的算法对数据分析的过程和数据的需求有着极大的不同,而其中最重要的部分就是算法的选择。从本质上来说,机器学习和数据分析就是一个对数据处理、分析、归类的过程,是人类多科学智慧发展的成果和结晶,在进行过程运算的时候,充分应用人工智能、神经网络、递归处理、边缘抉择等交叉学科的现有成果,可以充分利用不同学科、不同理论的关键思想。