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  • 深度學習精要 [美] Joshua F. Wiley 威利 著 高蓉 譯 程序設計(
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    364-528
    【優惠價】
    228-330
    【作者】 Joshua F Wiley Joshua 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115464156
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    產品名稱:深度學習精要 基於R語言 深度學習精要
    書名:深度學習精要 基於R語言 深度學習精要 深度學習精要 基於R語言 深度學習精要
    ISBN編號:9787115464156

    是否是套裝:否
    出版社名稱:人民郵電出版社
    代碼:49

    作者:Joshua F Wiley Joshua
    譯者:高蓉
    開本:16開


        
        
    "

    深度學習精要

    作  者:[美] Joshua F. Wiley 威利 著 高蓉 譯
    定  價:49
    出 版 社:人民郵電出版社
    出版日期:2017年09月01日
    頁  數:154
    裝  幀:簡裝
    ISBN:9787115464156
    主編推薦

    深度學習是機器學習的一個分支,其基礎是一組試圖使用模型架構建立高水平抽像模型的算法。本書結合R語言介紹深度學習軟件包H2O,幫助讀者理解深度學習的概念。本書從在R中設置可獲取的重要深度學習包開始,接著轉向建立神經網絡、預測和深度預測等模型,所有這些模型都由實際案例的輔助來實現。成功安裝了H2O軟件包後,你將學習預測算法。隨後本書會解釋諸如過擬合數據、異常數據以及深度預測模型等概念。zui後,本書會介紹設計調參和優化模型的概念。本書適合那些胸懷大志的數據科學家,他們精通R語言數據科學概念,並希......

    目錄
    目錄 章  深度學習入門 11.1  什麼是深度學習 11.2  神經網絡的概念綜述 21.3  深度神經網絡 61.4  用於深度學習的R包 81.5  建立可重復的結果 91.5.1  神經網絡 121.5.2  deepnet包 131.5.3  darch包 141.5.4  H2O包 141.6  連接R和H2O 141.6.1  初始化H2O 151.6.2  數據集連結到H2O集群 171.7  小結 19第2章  訓練預測模型 202.1  R中的神經網絡 202.1.1  建立神經網絡 212.1.2  從神經網絡生成預測 362.2  數據過擬合的問題—結果的解釋 382.3  用例—建立並運用神經網絡 412.4  小結 47第3章  防止過擬合 483.1  L1罰函數 493.2  L2罰函數 533.2.1  L2罰函數實戰 543.2.2  權重衰減(神經網絡中的L2罰函數) 553.3  集成和模型平均 593.4  用例—使用丟棄提升樣本外模型性能 623.5  小結 67第4章  識別異常數據 684.1  無監督學習入門 694.2  自動編碼器如何工作 704.3  在R中訓練自動編碼器 734.4  用例—建立並運用自動編碼器模型 854.5  微調自動編碼器模型 904.6  小結 95第5章  訓練深度預測模型 965.1  深度前饋神經網絡入門 975.2  常用的激活函數—整流器、雙曲正切和maxout 995.3  選取超參數 1015.4  從深度神經網絡訓練和預測新數據 1055.5  用例—為自動分類生成深度神經網絡 1145.6  小結 132第6章  調節和優化模型 1336.1  處理缺失數據 1346.2  低準確度模型的解決方案 1376.2.1  網格搜索 1386.2.2  隨機搜索 1396.3  小結 151參考文獻 152
    內容虛線

    內容簡介

    本書重點介紹如何將R語言和深度學習模型或深度神經網絡結合起來,解決實際的應用需求。全書共6章,分別介紹了深度這習基礎知識、訓練預測模型、如何防止過擬合、識別異常數據、訓練深度預測模型以及調節和優化模型等內容。本書適合了解機器學習概念和R語言並想要使用R提供的包來探索深度學習應用的讀者學習參考。

    作者簡介

    [美] Joshua F. Wiley 威利 著 高蓉 譯

    機器學習、深度學習、人工智能等相關領域的讀者,高校計算機專業的學生。機器學習、深度學習、人工智能等相關領域的讀者,高校計算機專業的學生。

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