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Python numpy exp的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MasanoriAkaishi寫的 深度學習的數學地圖：用 Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖) 和吉田拓真,尾原颯的 NumPy 高速運算徹底解說：六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自旗標 和旗標所出版 。
深度學習的數學地圖：用 Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖)
為了解決Python numpy exp 的問題，作者MasanoriAkaishi 這樣論述：
『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』 深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。 『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』 我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別分類、和深度學習等名詞，好像要學很多東西！當然，對不懂數學的人確實如此。不過，一旦您理解深度學習底層的數學原理，就會發現原來架構稍微變一下，函數換一下，其實都是系出同門
，一通百通啊。 要具備這種能力，你必須會微積分、向量/矩陣運算、多變數函數偏微分、指數/對數函數、以及機率/統計。這些在學校都要花很長的時間學習，然而本書考量到您並非想成為數學家或統計學家，因此從中摘取對深度學習最重要的部分濃縮在前半部，幫助您用最短的時間快速掌握數學能力。 本書是由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。如果您行有餘力，還可以繼續閱讀《機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀》一書，裏面有更詳細的數學公式推導。 『真正循序漸進，不會一下跳太快』 本書的一大特色就是每一步只增加一點差異，不會跳得太快。從線性迴歸模型開始，加入 Sigmoid
激活函數 (啟動函數) 就變成二元分類模型，然後將 Sigmoid 換成 Softmax 函數就擴展到多類別分類模型。然後在深度學習，先從一層隱藏層開始推導與實作，並因應需要調整學習率、改用 ReLU 函數等方法改善準確率。並進而擴展到兩層隱藏層，讓模型更加準確。小編真心認為，這樣的編排方式，讓讀者從既有的基礎逐步墊高實力，相當有利於學習，等您跟著本書走過一遍，自然就能心領神會。 本書隨附『數學快查學習地圖』彩色拉頁，將書中用到的各項數學基礎之間的關係整理成表，幫助您用一張圖看懂本書架構，甚至可裁剪下來隨時參考。作者在 Github 提供 Jupyter Notebook 格式的範例程
式，另外您也可以從旗標官網下載 Python 範例程式。 本書特色 1. 用 Python 實作迴歸模型、二元分類、多類別分類、一層隱藏層、二層隱藏層的數學模型。 2. 本書由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。 3. 隨書附『數學快查學習地圖』彩色拉頁。內文採用套色，更利於圖表呈現。
NumPy 高速運算徹底解說：六行寫一隻程式?你真懂深度學習?手工算給你看!
為了解決Python numpy exp 的問題，作者吉田拓真,尾原颯 這樣論述：
硬派學習 AI 才能紮穩根基！ 許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。 只需六行？調調參數？看起來 AI 好像也不難學的樣子, 但, 這樣子就算懂 AI？ 那可不一定！Tensorflow、Keras 等框架的確大幅降低你寫程式的時間成本, 卻不代表可以降低你學 AI 的學習成本, 沒有從 A
I 底層運算紮實學起, 千萬別說你已經懂機器學習、深度學習！ 「你在調整參數、追求準確率的過程中, 真的清楚了解每個選項背後代表的運算嗎？」 「你有自己一步一步算過 Mini-batch 的梯度下降反向傳播嗎？」 本書不使用深度學習框架, 純 Python + NumPy「一步一腳印、手工硬派」帶你學 AI,「我用手工算給你看, 你再用 NumPy 算一次, 硬派學習 AI 才能紮穩根基！」 本書特色 □最紮實的機器學習、深度學習 LAB 實戰 ‧簡單線性迴歸、多項式迴歸分析實作 ‧神經網路黑盒揭秘！二元分類、多元分類的底層運算剖析 ‧損失函數公式、偏微分公
式...一大堆算式有看沒有懂？手工算完再跟機器比一比, 算完保證秒懂！ ‧反向傳播究竟「反」在哪？逐層帶你一步步反著算, 跟著做超有感！ ‧還有強化學習、Q-learning...等更多 AI 實戰應用 □初學 AI 一定要徹底搞懂 NumPy 函式怎麼用 GitHub 2019 年度報告指出：「在機器學習、深度學習相關主題, 超過一半的 repositories 是基於 NumPy 建構的」！ ‧看不懂 Python 程式碼？那是 NumPy 啦！掌握 reshape()、argmax()、transpose()、exp()、linspace()、dot()、sum(
)...各種 AI 實作必用函式 ‧ndarray 重要概念釋疑 - axis、dimension、shape、broadcasting ‧標準差、變異數、反矩陣、內積、外積...繁瑣的數學運算交給數學函式輕鬆搞定 □詳細解說, 流暢翻譯 本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ ★歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 從做中學 Learning by doing 粉絲專頁