读书摘要
《机器学习与深度学习（基于Python实现）》是一本系统介绍机器学习与深度学习相关知识的书籍。
书中从机器学习的基础知识入手，详细阐述了机器学习的基本概念，包括学习与机器学习、深度学习的区别，以及机器学习方法的分类等内容。同时还介绍了从机器学习到深度学习的发展历程，为读者构建了一个宏观的知识框架。
在机器学习基础部分，深入探讨了归纳学习、强化学习等内容。例如，通过股价预测的实例展示了归纳学习的应用，并给出了基于归纳学习的股价预测程序。对于强化学习，书中详细讲解了其概念和具体方法，如Q学习，并通过迷宫最优路径选择的实例进行说明。
群智能与优化方法章节中，介绍了粒子群优化算法、蚁群优化算法及其应用，帮助读者了解这些优化算法的原理和实践操作。
神经网络部分是本书的重点之一，涵盖了人工神经网络的基本原理、种类和计算方法等内容。书中还通过多个示例程序展示了神经网络的实现和应用，如基于反向传播的神经网络学习等。
最后，在深度学习章节，讲解了深度学习的基础概念，包括传统神经网络的局限性和深度学习的创新，以及卷积神经网络等内容，并给出了相关的实战应用示例和程序代码。
总体而言，这本书通过丰富的实例和Python程序代码，帮助读者深入理解机器学习与深度学习的原理和实践应用，适合对该领域感兴趣的初学者和进阶者阅读。
三级读书目录
第一部分：基础概念
• 第1章：初识机器学习
• 1.1机器学习的基础概念
• 1.1.1深度学习的成果
• 1.1.2学习与机器学习、深度学习
• 1.1.3机器学习方法的分类
• 1.1.4从机器学习到深度学习的发展史
• 1.2示例程序运行环境
• 1.2.1示例程序运行准备
• 1.2.2示例程序运行实况
• 清单1.1 sum2.py程序
第二部分：机器学习基础
• 第2章：机器学习基础
• 2.1归纳学习
• 2.1.1演绎学习和归纳学习
• 2.1.2归纳学习的示例——股价预测
• 2.1.3基于归纳学习的股价预测程序
• 清单2.1学习数据集的文件格式
• 清单2.2归纳学习示例程序learnstock.py
• 执行示例2.1 learnstock.py程序的执行示例
• 执行示例2.2增加重复次数的执行示例
• 2.2强化学习
• 2.2.1强化学习的概念
• 2.2.2 Q学习——强化学习的具体方法
• 2.2.3强化学习示例——穿越迷宫最优路径选择
• 2.2.4强化学习的程序实现
• 清单2.3 qlearning.py程序
• 执行示例2.3 qlearning.py程序的执行示例
第三部分：群智能与优化方法
• 第3章：群智能与优化方法
• 3.1群智能
• 3.2优化方法
• 3.2.1优化方法的基础概念
• 3.2.2构建遗传算法
• 清单3.1 aco.py程序
• 执行示例3.1 aco.py程序的执行示例
• 执行示例3.2装入背包的行李的数据
• 执行示例3.3 kpga.py程序的执行示例
• 3.2.3蚁群优化算法的应用
• 清单3.2 kpga.py程序
第四部分：神经网络
• 第4章：神经网络
• 4.1神经网络的基本原理
• 4.1.1人工神经元模型
• 4.1.2神经网络与学习
• 4.1.3神经网络的种类
• 4.1.4人工神经元的计算方法
• 清单4.1 neuron.py程序
• 执行示例4.1 neuron.py程序的执行示例（1）
• 执行示例4.2 neuron.py程序的执行示例（2）
• 执行示例4.3 neuron.py程序的执行示例（3）
• 4.2基于反向传播的神经网络学习
• 4.2.1感知器的学习程序
• 4.2.2反向传播的处理流程
• 4.2.3反向传播的应用
• 清单4.2 bpl.py程序
• 执行示例4.4 bpl.py程序的执行示例（1）
• 执行示例4.5 bpl.py程序的执行示例（2）
• 执行示例4.6 bpl.py程序的执行示例（3）
• 执行示例4.7 bpl.py程序的执行示例（4）
• 4.2.4自编码器的实现
• 清单4.3 ae.py程序
• 执行示例4.8 ae.py程序的执行示例（1）
• 执行示例4.9 ae.py程序的执行示例（2）
第五部分：深度学习
• 第5章：深度学习
• 5.1深度学习的基础概念
• 5.1.1传统神经网络的局限性和深度学习的创新
• 5.1.2卷积神经网络
• 5.1.3使用自编码器的学习方法
• 5.2深度学习的实战应用
• 5.2.1卷积运算的实现
• 清单5.1 cp.py程序
• 执行示例5.1 cp.py程序的执行示例（1）：基于纵向过滤器的结果
• 执行示例5.2 cp.py程序的执行示例（2）：基于横向过滤器的结果
• 5.2.2卷积神经网络的实现
• 清单5.2 simplecnn.py程序
• 执行示例5.3 simplecnn.py程序的执行示例
• 5.2.3自编码器的实现
• 清单5.3 ae.py程序
• 执行示例5.4提供给ae.py程序的学习数据示例
• 执行示例5.5 ae.py程序的执行示例
第六部分：附录与参考文献
• 附录A：生成行李重量和价值的程序kdatagen.py
• 清单A kdatagen.py程序
• 附录B：全局搜索解决背包问题的程序direct.py
• 清单B direct.py程序
• 参考文献