昨天在群里跟小伙伴们说到读书的事情，大家对这个话题都很感兴趣，参与的积极性挺高。对于读书这事，大家的看法都挺一致的，必须要读。看得多的，一年 20 - 30 本，次一点的平均每月 1 本。
说到读书，大家都关心这几个问题：
- 别人在读什么书？
- 这书好不好，值不值得读？
- 某技术方面有什么推荐书籍。
鉴于此，我决定开一个“读书会”的专栏，不定期给大家分享一些我读过的书，有技术类的，也有非技术类的。说说这本书写得好不好，好在哪里，不好在哪里，值不值得读。当然这些都是我的个人观点，供大家参考。
也非常欢迎小伙伴们来分享投稿，一起说说你读过的书。
今天要跟大家说的是这本我刚看完的书：Python 神经网络编程
豆瓣评分 9.0。
个人推荐指数：★★★★★
这是一本神经网络编程的入门书籍，适合想要入门或者是了解一下神经网络基础的人。
推荐理由：
1、薄
全书连附录一共 195 页，去掉附录才 164 页，可以说是非常薄的一本书了。对于有些人来说，薄也是很重要的因素，一本《算法导论》拿在手里，厚到都可以防身了，能坚持读完的真的只有少数。
2、不需要数学功底
对于机器学习、神经网络等内容，人们的第一反应是要数学好的人才看得懂。公式这东西，的确不是每个人都看得懂的。而本书不涉及复杂的数学公式，比较难一点的也就只有矩阵运算了。说到矩阵，可能很多小伙伴也是心有余悸，不用怕，书中涉及到的矩阵运算，从原理到实现，都用图画得清清楚楚，不说一看就懂，至少稍微想想，文科生也是能看懂的。
3、浅显易懂
我年纪大了，学习能力理解能力都下降了不少，这也不是谦虚，事实如此。但这本书里讲述的神经网络的原理，我看懂了。网上也看到过一些类似“一文了解神经网络”的文章，写得好的，都是跟这本书里一样写的。不要说你是小白，小白也看得懂。真的。
4、实操案例，成就感满满
别看这本书又薄，又没有什么高深的数学公式，但确实可以让你写出一个完整的神经网络。本书第二章，一步步从 0 开始构建了一个神经网络，用于识别手写数字。数据集是经典的 MNIST 数据集，网上可以下到。这是一个被广泛认可并应用于各种论文中的数据集。
整个神经网络代码只有 80 行，只引用了 numpy 和 scipy 库，运行的结果也是可喜的，准确率达到 95% 左右。可以说成就感满满。
好了，你有什么好书推荐？在下面留言哦~
