《深度学习》（花书，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）是一部经典的深度学习教材，但它不太适合作为完全零基础入门的第一本书，原因如下：

✅ 优点：

1. 权威性强：作者是深度学习领域的奠基人之一，内容覆盖全面。

2. 理论扎实：对神经网络背后的数学和统计基础讲解非常系统。

3. 适合进阶者：如果你已有机器学习或数学基础（如线性代数、概率论、微积分），它是一本极好的进阶教材。

❌ 不适合初学者的原因：

1. 理论偏多，代码偏少：花书几乎没有实际代码实现，不利于初学者动手实践。

2. 数学要求较高：涉及不少高阶数学概念，对没有相关背景的人可能较吃力。

3. 语言风格偏学术：表达较为抽象，不像一些“入门友好”书籍那样通俗易懂。

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如果你是初学者，推荐先从以下资源入手：

📘 书籍推荐：

• 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（斋藤康毅）——讲解清晰，代码丰富，非常适合新手。

• 《神经网络与深度学习》（Michael Nielsen，免费在线教材）——通俗易懂，重视直觉讲解。

• 《动手学深度学习》（李沐等）——PyTorch 或 MXNet 版本，代码实践丰富。

🎓 在线课程推荐：

• Andrew Ng 的《深度学习专项课程》（Coursera）

• Fast.ai 的深度学习课程（实际操作为主）

总结：

花书适合有一定机器学习基础、数学基础的读者作为进阶教材，而不是零基础的起点。

你可以先通过更友好的资源建立起直觉和实践基础，再回来阅读花书，理解会更深。