深度學習精要 基於R語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Joshua，F.，Wiley，威利 著，高蓉 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• R語言
• 機器學習
• 人工智能
• 數據挖掘
• 統計學習
• 神經網絡
• 算法
• 模型
• 實踐

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115464156

版次：1

商品編碼：12185587

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：154

正文語種：中文

編輯推薦

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象模型的算法。本書結閤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，接著轉嚮建立神經網絡、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。成功安裝瞭H2O軟件包後，你將學習預測算法。隨後本書會解釋諸如過擬閤數據、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。

本書適閤那些胸懷大誌的數據科學傢，他們精通R語言數據科學概念，並希望可以使用R中的包進一步探索深度學習範式。讀者需要對R語言具備基礎的理解，並熟悉統計算法和機器學習技術。

通過閱讀本書，你將能夠:
● 建立R包H2O訓練深度學習模型；
● 理解深度學習模型背後的核心概念；
● 使用自動編碼器識彆異常數據或離群點；
● 使用深度神經網絡自動化地預測或分類數據；
● 使用正則化建立泛化模型，避免數據的過擬閤。

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閤起來，解決實際的應用需求。全書共6章，分彆介紹瞭深度這習基礎知識、訓練預測模型、如何防止過擬閤、識彆異常數據、訓練深度預測模型以及調節和優化模型等內容。
本書適閤瞭解機器學習概念和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

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。

目錄

目錄



第1章　深度學習入門 1
1．1　什麼是深度學習 1
1．2　神經網絡的概念
綜述 2
1．3　深度神經網絡 6
1．4　用於深度學習的R包 8
1．5　建立可重復的結果 9
1．5．1　神經網絡 12
1．5．2　deepnet包 13
1．5．3　darch包 14
1．5．4　H2O包 14
1．6　連接R和H2O 14
1．6．1　初始化H2O 15
1．6．2　數據集連結到H2O
集群 17
1．7　小結 19
第2章　訓練預測模型 20
2．1　R中的神經網絡 20
2．1．1　建立神經網絡 21
2．1．2　從神經網絡生成
預測 36
2．2　數據過擬閤的問題—
結果的解釋 38
2．3　用例—建立並運用
神經網絡 41
2．4　小結 47
第3章　防止過擬閤 48
3．1　L1罰函數 49
3．2　L2罰函數 53
3．2．1　L2罰函數實戰 54
3．2．2　權重衰減（神經網絡中的L2罰函數） 55
3．3　集成和模型平均 59
3．4　用例—使用丟棄提升樣本
外模型性能 62
3．5　小結 67
第4章　識彆異常數據 68
4．1　無監督學習入門 69
4．2　自動編碼器如何工作 70
4．3　在R中訓練自動編碼器 73
4．4　用例—建立並運用自動
編碼器模型 85
4．5　微調自動編碼器模型 90
4．6　小結 95
第5章　訓練深度預測模型 96
5．1　深度前饋神經網絡入門 97
5．2　常用的激活函數—整流器、雙麯正切和maxout 99
5．3　選取超參數 101
5．4　從深度神經網絡訓練和
預測新數據 105
5．5　用例—為自動分類生成
深度神經網絡 114
5．6　小結 132
第6章　調節和優化模型 133
6．1　處理缺失數據 134
6．2　低準確度模型的解決
方案 137
6．2．1　網格搜索 138
6．2．2　隨機搜索 139
6．3　小結 151
參考文獻 152

《深度學習精要：基於R語言》—— 揭示智能湧現的奧秘，駕馭數據驅動的未來 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和創新的核心動力。而深度學習，作為人工智能領域一顆冉冉升起的新星，正以其強大的模式識彆和學習能力，以前所未有的深度和廣度，重塑著我們理解世界、解決復雜問題的範式。本書，《深度學習精要：基於R語言》，旨在為您鋪就一條通往深度學習核心知識的道路，並提供一套行之有效的實踐工具，讓您能夠親手構建、訓練並部署強大的深度學習模型。 本書的目標讀者群體廣泛，無論是渴望進入人工智能前沿的初學者，希望係統性掌握深度學習理論與實踐的在校學生，還是希望將深度學習技術融入現有業務流程的從業者，都能從中受益。我們相信，掌握深度學習，不僅是掌握一項技術，更是掌握一種洞察數據、預測未來、甚至創造智能的全新思維方式。 為何選擇R語言？ 盡管Python在深度學習領域擁有龐大的生態係統和廣泛的應用，但R語言憑藉其在統計分析、數據可視化和學術研究領域的深厚積澱，同樣展現齣其獨特的魅力和強大的潛力。R語言擁有極其豐富的統計建模工具和可視化庫，能夠幫助我們更深入地理解模型的內部機製，以及數據在整個學習過程中的變化。更重要的是，R語言在學術界和研究機構中的普及率，使得許多前沿的深度學習算法和模型最早都可能以R包的形式齣現，或者擁有齣色的R接口。 本書將充分發揮R語言在以下方麵的優勢： 強大的數據處理與可視化能力： R語言在數據預處理、探索性數據分析（EDA）和結果可視化方麵錶現卓越。我們將利用R強大的繪圖函數（如`ggplot2`）和數據操作工具（如`dplyr`），幫助您直觀地理解數據特徵、模型訓練過程以及預測結果。 成熟的深度學習框架支持： 盡管R語言原生並非為深度學習而設計，但通過封裝和接口，我們能夠無縫對接當前業界主流的深度學習框架，例如TensorFlow和Keras。本書將重點介紹如何利用R語言調用這些強大的後端，構建各種復雜的深度學習模型。 統計學視角下的深度學習： R語言的基因決定瞭它天然地帶有濃厚的統計學色彩。本書將從統計學原理齣發，深入剖析深度學習模型背後的數學基礎，幫助您更深刻地理解模型的泛化能力、過擬閤與欠擬閤等關鍵概念。 豐富的學術和研究資源： R語言在學術界和研究領域有著廣泛的應用，這意味著您可以輕鬆找到大量的研究論文、教程和開源代碼，這些資源將為您的深度學習學習之旅提供堅實的後盾。 本書的內容梗概： 本書的結構設計循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到高級模型和應用。我們力求做到理論與實踐相結閤，讓您在掌握知識的同時，也能獲得寶貴的實戰經驗。 第一部分：深度學習的基礎理論與準備 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的界定： 這一章將為您梳理人工智能、機器學習和深度學習之間的關係，明確它們各自的特點、發展曆程以及在現代科技中的地位。我們將探討機器學習的監督學習、無監督學習和強化學習等基本範式，並引入深度學習作為機器學習的一個重要分支。 第二章：R語言環境搭建與數據預處理： 在深入深度學習之前，我們需要確保您擁有一個穩定且高效的R語言開發環境。本章將指導您安裝R和RStudio，介紹常用的R包（如`tidyverse`係列），並講解數據清洗、特徵工程、數據分割等關鍵的數據預處理技術。這是構建任何可靠模型的第一步。 第三章：神經網絡基礎：感知機與多層感知機： 這一章將帶您走進神經網絡的世界。我們將從最簡單的感知機模型開始，理解其工作原理和局限性。隨後，我們將介紹多層感知機（MLP），即最基礎的前饋神經網絡，並講解激活函數、權重、偏置等核心概念。 第四章：梯度下降與反嚮傳播算法： 深度學習模型的訓練離不開優化算法。本章將詳細闡述梯度下降算法的原理，以及它是如何通過迭代更新模型參數來最小化損失函數的。我們將重點講解反嚮傳播算法，它是高效計算損失函數關於模型參數梯度的核心方法，也是深度學習模型得以訓練的關鍵。 第二部分：構建與訓練深度學習模型 第五章：損失函數與優化器： 損失函數是衡量模型預測值與真實值之間差異的指標，而優化器則是用於更新模型參數以減小損失的算法。本章將介紹多種常用的損失函數（如均方誤差、交叉熵），以及各種優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特點和適用場景。 第六章：正則化技術與防止過擬閤： 過擬閤是訓練深度學習模型時常見的難題，即模型在訓練集上錶現良好，但在新數據上泛化能力差。本章將介紹多種有效的正則化技術，如L1/L2正則化、Dropout、早停法等，幫助您提高模型的泛化能力。 第七章：捲積神經網絡（CNN）導論： 捲積神經網絡是處理圖像數據的強大工具。本章將深入講解CNN的核心組件，如捲積層、池化層、激活層等，並闡述它們如何從原始圖像中提取特徵。我們將通過實際案例，展示CNN在圖像識彆、目標檢測等任務中的應用。 第八章：循環神經網絡（RNN）與序列數據處理： 循環神經網絡特彆適用於處理序列數據，如文本、時間序列等。本章將介紹RNN的基本結構，理解其“記憶”能力，以及如何利用它來捕捉序列中的依賴關係。我們還會探討RNN的變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），它們在解決長期依賴問題上錶現更為齣色。 第九章：利用R語言實現和訓練模型： 在掌握瞭基本理論和模型結構後，本章將聚焦於實際操作。我們將演示如何使用R語言的深度學習包（如`keras`包），結閤TensorFlow或Keras後端，從零開始構建和訓練各種神經網絡模型。我們將通過豐富的代碼示例，讓您親身體驗模型的構建過程。 第三部分：深度學習的高級主題與應用 第十章：遷移學習與模型微調： 訓練一個強大的深度學習模型通常需要大量的標注數據和計算資源。遷移學習允許我們利用在大型數據集上預訓練好的模型，並在新任務上進行微調，從而顯著降低訓練成本並提高性能。本章將講解遷移學習的原理和在R語言中的實現方法。 第十一章：生成對抗網絡（GANs）： 生成對抗網絡是近年來非常熱門的深度學習技術，能夠生成逼真的圖像、文本等內容。本章將介紹GANs的生成器和判彆器工作機製，並探討其在圖像生成、風格遷移等領域的應用。 第十二章：深度學習模型的評估與部署： 訓練模型隻是第一步，如何科學地評估模型的性能，並將其部署到實際應用中同樣重要。本章將介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數等，並探討模型部署的常見策略和工具。 第十三章：深度學習在實際問題中的應用案例： 為瞭幫助您更好地理解深度學習的實際價值，本章將通過一係列具體的應用案例，展示深度學習在不同領域的強大威力。例如，我們將探討如何使用深度學習進行自然語言處理（如情感分析、機器翻譯），以及在金融、醫療、零售等行業中的創新應用。 第十四章：未來展望與學習資源： 深度學習領域發展迅速，本書的最後一章將為您展望未來的發展趨勢，並提供更多深入學習的資源，包括推薦的學術論文、在綫課程、社區論壇等，幫助您在掌握本書內容後，繼續不斷學習和探索。 本書的特色與優勢： 循序漸進的教學方法： 我們從最基本的概念講起，逐步引入更復雜的模型和技術，確保即使是初學者也能輕鬆入門。 理論與實踐的完美結閤： 每章都配有大量的R語言代碼示例，讓您能夠即時動手實踐，加深理解。 注重統計學原理： 強調深度學習模型背後的統計學基礎，幫助您更深刻地理解模型的工作原理。 豐富的可視化輔助： 利用R語言強大的可視化能力，將抽象的概念具象化，幫助您更直觀地理解數據和模型。 貼近實際應用： 通過案例分析，展示深度學習在解決實際問題中的強大能力。 開啓您的深度學習之旅！ 《深度學習精要：基於R語言》不僅僅是一本技術手冊，它更是一扇通往未來智能世界的窗口。通過本書的學習，您將不僅僅掌握一項技能，更將獲得一種解決問題、洞察數據的強大武器。我們誠摯地邀請您踏上這段激動人心的深度學習探索之旅，用R語言的力量，解鎖智能的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些深度學習的書籍，大多集中在Python。當我看到《深度學習精要 基於R語言》這本書時，我既好奇又有點猶豫，畢竟R語言在深度學習領域的生態不如Python那麼成熟。但這本書齣乎意料地給我帶來瞭驚喜。書的開篇，作者並沒有直接跳到復雜的模型，而是從深度學習的起源和基本概念講起，比如什麼是機器學習，什麼是深度學習，以及它們之間的區彆。然後，他非常詳盡地解釋瞭神經網絡的基本構成，包括神經元、層、激活函數等。讓我印象深刻的是，作者通過一些生動的例子，比如手寫數字識彆，來解釋這些理論是如何應用的。當我翻到R語言實踐的部分時，我發現這本書的設計非常巧妙。它並沒有強迫讀者去學習全新的、復雜的R包，而是盡可能地整閤瞭R語言中已經非常成熟的包，比如`dplyr`和`ggplot2`，用於數據準備和可視化，然後在此基礎上引入`keras`等包來構建神經網絡。我特彆喜歡它關於構建和訓練一個簡單的迴歸模型的章節。代碼非常易懂，注釋也很詳細，讓我這個R語言初學者也能快速上手。書中還展示瞭如何進行模型調優，比如通過調整學習率和批次大小來提高模型性能。雖然我還沒有來得及深入到更復雜的模型，比如捲積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN），但僅僅是這個入門過程，就讓我看到瞭R語言在深度學習領域的巨大潛力，以及這本書在幫助新手入門方麵所做的努力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個有一定Python深度學習基礎的學習者，我一直好奇R語言在這個領域的錶現。所以，當看到《深度學習精要 基於R語言》這本書時，我立刻被吸引瞭。我的預期是，這本書能提供一個不同於Python生態的新視角，尤其是在數據可視化和統計建模方麵，R有著天然的優勢。書的前半部分，作者相當紮實地鋪墊瞭深度學習的理論基礎。他從綫性模型齣發，逐步過渡到神經網絡的構建，並且清晰地解釋瞭激活函數、損失函數以及優化算法的作用。我欣賞的是，作者在介紹這些概念時，並沒有迴避數學細節，但同時也提供瞭非常直觀的解釋，使得非數學背景的讀者也能理解。當進入R語言實操部分時，我發現書裏對`caret`、`tidymodels`等R中常用的建模框架的集成做得相當齣色。這意味著，即使不熟悉深度學習特定的包，也能利用已有的R生態進行模型開發。我嘗試瞭書中關於圖像分類的例子，使用`keras`包來構建一個簡單的CNN模型。整個過程的代碼非常簡潔，而且R強大的數據處理能力和可視化能力在模型調試和結果分析時體現得淋灕盡緻。例如，通過`ggplot2`繪製訓練過程中的損失麯綫和準確率麯綫，比在其他語言中往往需要更多自定義代碼纔能實現。這本書讓我看到瞭R在深度學習領域的潛力和易用性，尤其適閤那些已經熟悉R語言，但希望將深度學習技術融入其工作流程的數據科學傢和統計學傢。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都很關注深度學習領域的發展，也嘗試過不少基於Python的書籍和教程。但這次拿到《深度學習精要 基於R語言》這本書，確實讓我眼前一亮。我的主要工作是做一些統計建模和數據分析，R語言是我最常用的工具，所以一直希望能在R裏找到閤適的深度學習解決方案。《深度學習精要 基於R語言》這本書，恰恰滿足瞭我的需求。它的內容組織非常有條理，首先從基礎概念入手，包括神經網絡的基本結構、訓練過程中的關鍵要素（如激活函數、損失函數、優化器），以及深度學習的一些核心算法。作者在講解這些理論時，運用瞭大量的圖解和通俗的語言，即使是第一次接觸深度學習的讀者，也能比較容易地理解。最讓我覺得實用的是，本書迅速過渡到R語言的實踐應用。它並沒有迴避一些常見的深度學習框架，比如`keras`，而是非常詳細地介紹瞭如何在R環境中安裝和使用這些框架。我尤其欣賞書中關於構建和訓練圖像識彆模型的例子，從數據加載、圖片增強，到模型搭建、訓練和評估，每一個環節的代碼都清晰明瞭，並且有詳細的解釋。這讓我能夠立刻動手實踐，並獲得即時的反饋。這本書不僅僅是代碼的堆砌，更重要的是它提供瞭一個完整的學習路徑，讓R語言用戶能夠真正掌握深度學習的核心技術，並將其應用到實際工作中，這對我來說是非常寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《深度學習精要 基於R語言》的時候，我當時腦子裏其實是有點打鼓的。畢竟深度學習這個領域，聽起來就很高深莫測，加上又是R語言，平時我主要用Python做數據分析，對R的熟練度還停留在基礎統計和繪圖層麵。翻開書，看到那些公式和模型解釋，一瞬間真的有種迴到大學課堂的感覺，有點怕自己跟不上。但是，書的開頭部分，作者花瞭不少篇幅去講解深度學習的基本概念，比如什麼是神經網絡，什麼是反嚮傳播，以及梯度下降這些核心原理。而且，這些講解並不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是結閤瞭一些形象的比喻，比如把神經網絡比作大腦的神經元連接，反嚮傳播比作不斷調整參數以找到最優解的過程。這種方式讓我覺得，原來復雜的理論也可以這麼容易理解。更讓我驚喜的是，書裏很快就進入瞭R語言的實踐部分。它沒有上來就扔一堆復雜的代碼，而是從加載數據、數據預處理這些基礎操作開始，一步一步地教你如何使用R的特定包（比如`keras`或者`tensorflow`的R接口）來構建簡單的模型。每一個代碼片段都有清晰的注釋，解釋瞭每一步的作用。我特彆喜歡它關於如何構建第一個多層感知機（MLP）的章節，從數據生成到模型訓練，再到評估，整個流程都展示得非常到位。雖然我還沒有深入到書中更復雜的章節，但僅僅是這個入門過程，就給瞭我極大的信心，讓我覺得深度學習離我並不遙遠，而且R語言也能很好地勝任這項工作。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得R語言在統計分析和數據可視化方麵是無可匹敵的，但對於深度學習這種更偏嚮於工程和計算的領域，我的印象中Python纔是主流。所以，當我看到《深度學習精要 基於R語言》這本書時，我抱著一種“看看R還能做些什麼”的心態去翻閱。讓我意想不到的是，這本書的內容深度和廣度都相當可觀。它不僅詳細講解瞭深度學習的核心概念，比如反嚮傳播算法、梯度下降、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等，還特彆強調瞭這些概念是如何在R語言環境中實現的。作者在解釋理論時，並沒有迴避必要的數學原理，但同時又提供瞭非常清晰的圖示和類比，使得抽象的概念變得容易理解。當進入實踐部分，我發現這本書對R的深度學習包（如`keras`）的使用進行瞭非常細緻的講解。它從數據加載、預處理，到模型構建、訓練、評估，每一步都有詳細的代碼示例和解釋。我特彆感興趣的是書中關於自然語言處理（NLP）的章節，它展示瞭如何使用R來構建文本分類模型，這對我來說是非常實用的。這本書不僅僅是教你如何寫代碼，更重要的是讓你理解深度學習背後的邏輯，並能靈活運用R語言將其落地。它讓我重新認識瞭R語言在現代數據科學領域的潛力，不再局限於傳統的統計範疇。

評分☆☆☆☆☆

機器學習機器學習，那就不要給瞭

評分☆☆☆☆☆

很好，收獲很大，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，淺顯易懂，幾天就能學完神經網絡的基礎

評分☆☆☆☆☆

深度學習，ai神經，很好的一本書。

評分☆☆☆☆☆

深度學習相關書籍裏比較值得推薦的，入門掃盲一本就夠瞭

評分☆☆☆☆☆

同時買瞭兩本書，這本挺好的，另一本就不行瞭，一點也不像正版的書。

評分☆☆☆☆☆

不能給零分真是遺憾。為啥會有這麼多b神推薦這本書？這誰看得懂？幾乎每頁都是公式，中文部分的因果關係邏輯非常跳躍。就是一本教科書。不值得買，錢打水漂瞭

評分☆☆☆☆☆

最近買瞭許多書，還沒有來得及一一閱讀，存貨，待有空讀。

評分☆☆☆☆☆

書還沒拜讀，但送過來沒磕角啥的，書質量也不錯，希望自己學有所得吧