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用户评价
##很棒。都是入门书，对比Neural Networks and Deep Learning 可以再次看出，同样一个理论，概念，或者想法， 每个人对它的理解对它的直觉是千差万别的，导致表达出来的东西很不一样。不要相信别人的理解。要相信总有更好的直觉，更高效的思路.本书作者是最好的老师.看完grokking 再看这本， 又有新的收获
评分##神经网络的hello world，再加一节多层全联接神经网络的实现会更好。
评分##神经网络的hello world，再加一节多层全联接神经网络的实现会更好。
评分##Chris Olah有句话：“I want to understand things clearly and explain them well." 我觉得，当我能把我学到的知识像作者这样表达出来的时候，可能我就算真的学懂了。
评分##特别特别适合非理工科背景的初学者。
评分##后半本implement的部分没有看完，代码似乎有误。原理讲得算是很清楚了，但终究浅于我的期望。我似乎还在寻找深度学习适合于我目前水平的THE book。
评分##too simple...
评分##喜欢这样的书。
评分A first touch of machine learning. 作者刻意写给普通群众的人工神经网络入门，手把手教你写一个简单的神经网络来识别手写数字，所有需要的数学和编程知识都已经包含在了书里面，读者只需具备高中生的知识水平。相当于一个简单的case study，能让人通过实践得到对神经网络的初步理解。对于计算机小白来说可以算是最佳的机器学习入门书。
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