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Francois Chollet & J J... 著

图书标签:

• 深度学习
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• 数据科学
• 统计学习
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• 深度学习模型
• R编程
• 数据分析
• 人工智能

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Manning Publications

ISBN：9781617295546

商品编码：29493356600

包装：平装

外文名称：Deep Learning with R

出版时间：2018-02-09

页数：360

正文语种：英语

图书基本信息

Deep Learning with R
作者： Francois Chollet;J. J. Allaire;
ISBN13： 9781617295546
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2018-02-09
出版社： Manning Publications
页数： 360
重量（克）： 544
尺寸： 23.368 x 18.542 x 1.778 cm

商品简介

Summary

Deep Learning with R introduces the world of deep learning using the powerful Keras library and its R language interface. The book builds your understanding of deep learning through intuitive explanations and practical examples.

Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

About the Technology

Machine learning has made remarkable progress in recent years. Deep-learning systems now enable previously impossible smart applications, revolutionizing image recognition and natural-language processing, and identifying complex patterns in data. The Keras deep-learning library provides data scientists and developers working in R a state-of-the-art toolset for tackling deep-learning tasks.

About the Book

Deep Learning with R introduces the world of deep learning using the powerful Keras library and its R language interface. Initially written for Python as Deep Learning with Python by Keras creator and Google AI researcher Francois Chollet and adapted for R by RStudio founder J. J. Allaire, this book builds your understanding of deep learning through intuitive explanations and practical examples. You'll practice your new skills with R-based applications in computer vision, natural-language processing, and generative models.

What's Inside

• Deep learning from first principles
• Setting up your own deep-learning environment
• Image classification and generation
• Deep learning for text and sequences

About the Reader

You'll need intermediate R programming skills. No previous experience with machine learning or deep learning is assumed.

About the Authors

Francois Chollet is a deep-learning researcher at Google and the author of the Keras library.

J.J. Allaire is the founder of RStudio and the author of the R interfaces to TensorFlow and Keras.

Table of Contents

PART 1 - FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING
1. What is deep learning?
2. Before we begin: the mathematical building blocks of neural networks
3. Getting started with neural networks
4. Fundamentals of machine learning
PART 2 - DEEP LEARNING IN PRACTICE
5. Deep learning for computer vision
6. Deep learning for text and sequences
7. Advanced deep-learning best practices
8. Generative deep learning
9. Conclusions

好的，这是一份针对一本虚构的、名为《深入理解 Python 数据科学》的图书的详细简介，内容严格避开深度学习与 R 语言： --- 深入理解 Python 数据科学 (Mastering Python Data Science) 探索数据驱动决策的核心引擎 《深入理解 Python 数据科学》 并非一本面向初学者的入门读物，而是一本旨在将数据科学家、分析师以及热衷于复杂数据处理的工程师提升至精通级别的技术专著。本书将目光聚焦于 Python 在数据科学生态系统中的核心支柱——数据处理、统计建模、数据可视化以及工程化部署，全面涵盖从原始数据摄取到洞察提取的完整生命周期。 本书假定读者已经具备扎实的 Python 基础，熟悉基本的编程范式，并对统计学概念有初步的了解。我们的目标是深入挖掘 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等库的内部机制和高级用法，引导读者超越简单的 API 调用，真正掌握如何利用这些工具解决现实世界中遇到的复杂、非结构化和海量数据的挑战。 --- 第一部分：数据结构的精妙设计与高效操作 (The Anatomy of Data Manipulation) 数据科学的基石在于有效管理数据。本部分将对 Python 中用于数据处理的核心库进行一次彻底的“解剖”。 第 1 章：超越基础：NumPy 的底层架构与向量化魔力 我们不会停留在数组（ndarray）的创建上。本章将深入探讨 NumPy 内存布局、步长（strides）机制如何影响性能，以及通用函数（ufuncs）的底层实现原理。我们将学习如何利用广播（Broadcasting）机制构建高度优化的并行计算路径，并介绍如何通过自定义的 ufuncs 接口，将 C/C++ 级别的性能引入到纯 Python 环境中，实现极端效率的数据转换。 第 2 章：Pandas：从 Series 到 DataFrames 的工程实践 Pandas 是数据处理的瑞士军刀，但其性能瓶颈往往源于不当的使用。本章将详细剖析 Indexing 机制的效率差异（loc vs. iloc vs. 隐式索引），并聚焦于链式赋值（Chained Assignment）的陷阱及避免方法。重点章节会讨论如何利用 `Categorical` 类型优化内存占用，以及使用 `MultiIndex` 处理高维数据的优雅方案。此外，我们还将探讨如何利用 Dask 或 Vaex 等工具链，将 Pandas 的操作范式扩展到内存限制之外的数据集上。 第 3 章：高效 I/O 与数据管道的构建 在处理大规模数据集时，数据的输入输出速度往往成为瓶颈。本章将对比 Parquet、Feather、HDF5 等列式和行式存储格式的优缺点，并指导读者如何根据数据特性选择最佳存储方案。我们将学习如何利用 `Dask.dataframe` 或 Spark on Python (PySpark) 的基础接口，实现分布式数据读取和预处理工作流，为后续的建模做好准备。 --- 第二部分：统计建模与经典机器学习算法的深度解析 (Statistical Rigor Meets Algorithmic Implementation) 本部分将侧重于传统、可解释性强的机器学习算法，强调统计假设和模型验证的严谨性。 第 4 章：Scikit-learn 内部机制与自定义转换器 本书将剖析 Scikit-learn 管道（Pipeline）的设计哲学——Fit/Transform/Predict 的统一接口。我们将深入探讨特征工程中的关键环节：如何正确使用 `ColumnTransformer` 处理异构数据，以及如何构建自定义的预处理器（Transformer）和估计器（Estimator），使其完全兼容现有的生态系统。重点关注正则化技术（L1/L2）在线性模型中的作用机理。 第 5 章：回归与分类模型的深入探究 本章着重于支持向量机（SVM）的核函数选择与优化，以及决策树（Decision Tree）的熵与基尼系数在信息增益计算中的实际差异。对于集成学习，我们将不仅介绍随机森林和梯度提升（如 XGBoost/LightGBM 的基础思想），更会探讨它们在偏差-方差权衡中的应用场景，以及如何通过参数调优来控制模型的泛化能力。 第 6 章：无监督学习的高级应用：聚类与降维 我们将超越 K-Means 的基础应用，探索密度聚类（DBSCAN）在识别任意形状簇上的优势。在降维方面，本书将对比主成分分析（PCA）的线性局限性与 t-SNE/UMAP 在高维可视化中的非线性映射技巧，并讨论如何评估降维后的特征集对下游任务的影响。 --- 第三部分：洞察的可视化与叙事 (Communicating Insights Through Visualization) 数据分析的终点是有效的沟通。本部分聚焦于如何利用 Python 工具创建具有叙事性和高信息密度的可视化作品。 第 7 章：Matplotlib 与 Seaborn：精细化控制图表元素 我们不会停留在快速绘图，而是深入研究 Matplotlib 的面向对象接口，学习如何精确控制图表的各个组件：图层堆叠、坐标轴变换、自定义配色方案（Color Maps的科学选择）。Seaborn 部分将侧重于其统计绘图能力，指导读者如何有效地结合小多图（Facet Grids）来展示复杂的多变量关系。 第 8 章：交互式数据探索：Bokeh 与 Plotly 的动态世界 对于需要用户参与或在 Web 环境中展示结果的场景，静态图表力不从心。本章将详细介绍 Bokeh 和 Plotly 的核心架构，学习如何构建可缩放、可钻取的交互式仪表板组件。我们将探讨如何将这些图表无缝嵌入到 Jupyter 笔记本或其他 Web 框架中，实现数据探索的实时反馈。 --- 第四部分：从模型到生产：数据科学的工程化 (Operationalizing Data Science) 一个模型只有部署后才能产生价值。本部分是本书的特色，专注于将数据科学项目转化为稳定、可维护的生产级系统。 第 9 章：模型持久化、版本控制与可复现性 本章讨论模型序列化的最佳实践，对比 Pickle、Joblib 以及 ONNX 等格式的适用性。我们将引入 DVC (Data Version Control) 等工具，展示如何有效地管理数据集版本、模型参数和实验结果，确保整个数据科学工作流的完全可复现性。 第 10 章：构建高性能数据 API 与微服务 最终，模型需要通过 API 提供服务。我们将使用 FastAPI 构建高性能的 RESTful API 框架，演示如何将训练好的 Scikit-learn 或统计模型封装成可调用的服务。重点内容包括异步处理、负载均衡的初步考虑，以及使用 Docker 容器化整个应用环境，确保开发、测试和生产环境的一致性。 第 11 章：性能剖析与瓶颈诊断 在数据管道或模型推理阶段，性能优化是关键。本章将教授读者使用 cProfile、Line Profiler 等工具，精确找出 Python 代码中的热点（Hotspots）。我们将探讨如何识别内存泄漏、优化数据结构访问时间，以及何时应该考虑将部分计算转移到 C/Cython 扩展中实现加速。 --- 《深入理解 Python 数据科学》 是一份为寻求突破瓶颈、追求代码质量与模型鲁棒性的专业人士准备的深度指南。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭 Python 生态中最强大、最核心的工具集，将理论知识转化为高效、可部署的工业级解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书的深度和广度处理得异常巧妙，它成功地在“入门友好”和“技术严谨”之间找到了一个近乎完美的平衡点。对于那些希望从零开始搭建自己第一个神经网络的读者来说，前几章提供了足够扎实的基础，它们没有急于抛出复杂的数学推导，而是通过实例驱动的方式，让你先建立起对整个流程的基本认知。然而，一旦你掌握了基础脉络，作者并没有止步于此，后续章节开始逐步引入Transformer、GANs这类前沿架构的实现细节，而且这些进阶内容的讲解，依然保持着极高的可读性。这种阶梯式的知识递进，避免了“新手劝退”和“老手不屑”的尴尬局面。我特别赞赏作者对特定R包生态系统的介绍，很多深度学习教程都偏向于Python系，这本书则非常务实地展示了如何在R的环境下，利用其强大的统计背景优势去驾驭这些复杂的模型，这对我这种长期使用R进行量化分析的背景人士来说，简直是如虎添翼的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其平易近人，仿佛不是一位专家在对着大众宣讲，而是一位经验丰富的导师在耐心地与你进行一对一的探讨。语言组织上，没有那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调，取而代之的是一种鼓励探索和尝试的语气。当涉及到一些容易混淆的概念，比如反向传播的细节或是优化器之间的微妙差异时，作者总能找到极富洞察力的类比，将复杂的数学概念“翻译”成日常生活中可以理解的场景。我记得在讲解正则化时，作者使用的那个关于“过度拟合”的类比，让我瞬间茅塞顿开，之前在其他地方看了好几遍都没弄明白的困惑，一下子烟消云散了。这种以“理解”为核心的教学哲学，使得阅读过程中的挫败感被降到了最低。它鼓励你大胆地去修改代码、去跑那些“错误”的实验，从中吸取教训，这比被动地接受标准答案要有效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是一场视觉的盛宴，对于一个初次接触深度学习，但对代码美感有一定要求的学习者来说，这无疑是一个巨大的加分项。封面设计简约而不失力量感，内页的字体选择和行距调整都透露出出版方的用心。更让我欣赏的是，书中对代码块的处理。不同于很多技术书籍将代码堆砌在一起，这里的代码被赋予了呼吸感。关键函数和重要参数的注释清晰到位，不仅解释了“是什么”，更深层次地引导了“为什么”要这么写。特别是图表的渲染，R语言本身在数据可视化上就有得天独厚的优势，而这本书完美地将这一点发挥到了极致。每一个实验结果、每一个模型结构的可视化图，都像是精心绘制的艺术品，让我能直观地感受到模型内部的运作机制，而不是仅仅停留在抽象的数学公式上。这种注重用户体验的细节打磨，极大地降低了初学者的阅读门槛，使得原本可能枯燥乏味的理论学习过程变得赏心悦目，让我在长时间的阅读中也能保持高度的专注度，这在我阅读其他技术书籍时是很少遇到的体验。

评分☆☆☆☆☆

我对本书在“为什么”这一维度上的深度挖掘表示由衷的赞赏。市面上很多速成的技术指南只教会了你“怎么做”——输入数据，运行脚本，输出结果。然而，这本书的价值远不止于此。它花了大量篇幅去探讨模型选择背后的逻辑、超参数调整背后的直觉，以及如何批判性地评估模型的性能指标。例如，在讨论优化算法时，它不仅介绍了Adam的优势，还深入探讨了在特定梯度稀疏场景下，其他算法可能更具优势的原因。这种对模型“灵魂”的探讨，培养了我作为一名数据科学家的批判性思维，让我不再满足于模型跑通了事，而是开始思考：这个模型真的适合我的业务场景吗？它的局限性在哪里？这种思维方式的转变，才是真正有价值的学习成果，使得这本书不仅是一本技术手册，更像是一部关于构建可靠AI系统的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一本深入研究某一特定工具栈（R语言）的深度学习书籍，它的实战项目设计展现出了极高的商业洞察力。很多教材倾向于使用MNIST或CIFAR-10这种“老生常谈”的案例，虽然经典，但缺乏新意和实际应用价值。这本书则明显在项目选择上花了大心思。它不仅涵盖了图像和序列数据的基础应用，更引入了一些与统计建模交叉的场景，比如利用深度学习进行时间序列预测，或者在某些特定领域的数据集上的文本分类。这些项目的复杂度和贴近现实问题的程度，恰到好处地要求读者必须运用书中学到的核心技术，并进行一定的自定义和调整。这种“学以致用”的驱动力非常强大，每完成一个实战项目，我都能明显感觉到自己的工程能力得到了质的飞跃，而不仅仅是理论知识的堆砌。