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深度学习精要(基于R语言)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、训练预测模型、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。
通过阅读本书,你将能够:
● 建立R包H2O训练深度学习模型;
● 理解深度学习模型背后的核心概念;
● 使用自动编码器识别异常数据或离群点;
● 使用深度神经网络自动化地预测或分类数据;
● 使用正则化建立泛化模型,避免数据的过拟合。
目录
第1章 深度学习入门 1
第2章 训练预测模型 20
第3章 防止过拟合 48
第4章 识别异常数据 68
第5章 训练深度预测模型 96
第6章 调节和优化模型 133
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