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《深度学习精要基于R语言》_1
《深度学习精要基于R语言》_2
《深度学习精要基于R语言》_3
内容简介：
图书在版编目(C1P)数据
深度学习精要:基于R语言(美)成利
( Joshua F. wiley)著:高蓉译.--北京:人民邮电
出版社,2017.9
1.①深…I.①威…②高…m.①程序语言一程
中guo版本图书馆CIP数据核字(2017)第183745号
Copyright C2016 Packt Publishing. First published in the English language under the title R Deep Learning
Essentials
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本书由英guo Packt Publishing公司授权人民部电出版社出版。未经出版者书面许可,对本书的任何部分不
得以任何方式或任何手段复制和传播
版权所有,侵权必究
美] Joshua I, Wiley
高
蓉
责任编辑Chen冀康
人民邮电出版社出版发行北京市丰台区成寿寺路11号
邯编100164电子郎件315@ptpress.com.cn
开本
0001/16
印张:10.75
2017年9月第1版
2017年9月河北第1次印剧
著作权合同登记号图字:01-2016-7607号
定价:49.00元
读者服务热线 010)81055410印装质量热线010)81055316
反盗版热线010)8105531
告经营许可证:京东工商广登字20170147号
内容提要
本书重点介绍如何将R语言和深度学习模型或深度神经网络结合起来,解决实
际的应用需求。全书共6章,分别介绍了深度这习基础知识、训练预測模型、如何
防止过拟合、识别异常数据、训练深度预测模型以及调节和优化模型等内容。
本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应
用的读者学习参考
作者简介
Dr. Joshua F. Wiley是莫纳什大学的讲师,也是统计咨询公司 Elkhart集团有限公
司的资深合伙人。他从位于洛杉矶的加利福尼亚大学获得了博士学位。他的研究集
中于使用高级数量方法来理解社会、心理,以及与心理和生理健康有关的生理过程
之间的复杂的相互影响。在统计和社会科学方面, Joshua关注生物统计并且对可重复
性研究以及数据和统计模型的图形显示非常有兴趣。通过在 Elkhart集团有限公司的
顾问工作以及他之前在UCLA统计顾问集团的工作, Joshua已经帮助过各种各样的
客户,从试验研究者到生物技术公司。他开发或者共同开发了许多R包,包括 varian,
个用来构建贝叶斯尺度位置结构方程模型的包,以及Mp1 usautomation,一个将
R链接到商业软件Mp1us的热门R包
我要感谢我的妻子和家人多年来的支持与鼓励,使我对工作始终
抱有热忱
审阅人简介
Vincenzo Lomonaco,1991年出生于意大利的圣乔瓦尼-罗通多。他在巴西利卡
塔度过了童年时代,在获得了科学学院文凭之后,他搬到了摩德纳。之后不到3年
他以优异的成绩从计算机科学专业毕业。由于受到博洛尼亚盛名和研究活动的吸
引,他决定在那里开始计算机硕士的学习。2015年,他以优异成绩毕业,毕业论文
是《用于计算机视觉的深度学习:卷积神经网络和分层时间记忆在目标识别任务中
的比较》。目前,他是博洛尼亚大学的博士研究生,研究深度学习和生物启发模式
识别。
前言
本书主要介绍如何在R编程语言和环境当中训练并使用深度学习模型或深度
神经网络。本书无意于提供有关深度神经网络的深入的理论覆盖,但它将给你足够
的理论背景,帮助你理解深度神经网络的基础、应用以及结果的解释。本书还将提
供一些包和函数,用来训练深度神经网络,优化它们的超参数来提升模型的准确度
生成预测或者建立模型的其他应用。为了着手处理现实生活中的例子和应用,本书
将提供关于深度学习要领的易于阅读的全面介绍。
本书的内容
第1章“深度学习入门”,展示如何创建R和H2O包并安装在计算机或服.务.器
上,内容涉及所有和深度学习有关的基本概念
第2章“训练预测模型”,涉及如何训练一个浅层无监督的神经网络预测模型
第3章“防止过拟合”,解释了可用于防止模型过拟合数据的不同方法,为了
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