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:深度学习实践指南基于R语言尼格尔·刘易斯

更新日期：2024-07-27 06:10:40

书店:博远慧达图书专营店

出版时间:2018-06

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内容介绍

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图书基本信息
图书名称	深度学习实践指南基于R语言
作者	尼格尔·刘易斯(N.D. Lewis)
定价	69.00元
出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115477774
出版日期	2018-06-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8 章，详细讲解了深度神经网络、Elman 神经网络、Jordan 神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数字公式，它旨在解释深度学习模型是如何工作的，让读者学会如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘，从而让读者迅速地学以致用，可以用深度学习构建更智能的应用。本书适合数据科学家、各领域的研究人员阅读，也适合其他对深度学习感兴趣的人士阅读。

作者简介
尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis）是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。

目录

编辑推荐

随着大数据爆炸式发展，深度学习及相关技术引发了人们浓厚的兴趣。谷歌、微软和Facebook等大公司都在积极发展内部的深度学习团队，其他公司也迅速跟进。本书是详细的、实用的实践指南，揭示了深度学习模型是如何工作的，并且通过强大的开源的R语言预测分析工具包展示了构建这些模型的捷径。在本书中，作者将带领读者绕过陡峭的学习曲线，掌握深度学习的捷径。通过阅读本书，读者将会学到如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘。一旦掌握了构建深度学习模型的流程，读者就很容易将掌握的知识变成强有力的应用工具。本书包括以下内容：★ 如何开发循环神经网络（Recurrent Neural Networks）；★ 如何构建Elman神经网络（Elman Neural Networks）；★ 如何部署Jordan神经网络（Jordan Neural Networks）；★ 如何创建级联关联神经网络（Cascade Correlation Neural Networks）；★ 理解深度神经网络（Deep Neural Networks）；★ 使用自编码器（Autoencoders）；★ 释放堆叠自编码器（Stacked Autoencoders）的威力；★ 利用受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）；★ 掌握深度信念网络（Deep Belief Networks）。本书适用于任何对机器学习、预测分析技术、神经网络、决策科学感兴趣的人。如果你想进入知名的数据科学家的行列，本书则可以帮助你初窥门径。

文摘

序言