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简介:本篇提供书籍《:深度学习实践指南基于R语言尼格尔·刘易斯》百度网盘pdf下载
出版社: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