内容简介：本书遵循循序渐进、兼顾理论和实践的原则，从神经网络的基本概念入手，图文并茂地讲解激活函数和后向传播等概念、原理，以面部和运动检测为例，让读者直观地了解深度学习的应用场景，并详细讲述决策树、随机森林等常规机器学习算法，还重点讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法。在代码实践方面，作者为每个算法都编写了相应的程序，并配有详细注释，细致讲解代码内容，让读者容易抓住重点，快速动手编程。同时，本书比较注重开发细节，作为资深项目开发人员，作者细致分析了编程过程中会碰到的问题，详细介绍了神经网络结构调整、参数调优的原则，并对各种神经网络算法优劣进行了比较，对程序员实际动手有很强的参考意义。此外，本书还对常用的激活函数的函数形式、数学图像进行了系统梳理，读者可以在附录中方便地查询相关的函数特性。本书是一本集原理、实践与资料查询于一体的优秀书籍。