本书是使用Python 行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容：★ 释放深度神经网络的有效预测能力；★ 动手发二元分类的解决方案；★ 为多元问题设计成功的应用；★ 掌握有效模型构建的技术；★ 调节深度神经网络，以改善其性能。
