深度学习精要 基于R语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Joshua，F.，Wiley，威利 著，高蓉 译

图书标签:

• 深度学习
• R语言
• 机器学习
• 人工智能
• 数据挖掘
• 统计学习
• 神经网络
• 算法
• 模型
• 实践

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115464156

版次：1

商品编码：12185587

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：154

正文语种：中文

编辑推荐

深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包开始，接着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。

本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包进一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。

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。

内容简介

本书重点介绍如何将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。

作者简介

机器学习、深度学习、人工智能等相关领域的读者，高校计算机专业的学生。机器学习、深度学习、人工智能等相关领域的读者，高校计算机专业的学生。

目录

目录



第1章　深度学习入门 1
1．1　什么是深度学习 1
1．2　神经网络的概念
综述 2
1．3　深度神经网络 6
1．4　用于深度学习的R包 8
1．5　建立可重复的结果 9
1．5．1　神经网络 12
1．5．2　deepnet包 13
1．5．3　darch包 14
1．5．4　H2O包 14
1．6　连接R和H2O 14
1．6．1　初始化H2O 15
1．6．2　数据集连结到H2O
集群 17
1．7　小结 19
第2章　训练预测模型 20
2．1　R中的神经网络 20
2．1．1　建立神经网络 21
2．1．2　从神经网络生成
预测 36
2．2　数据过拟合的问题—
结果的解释 38
2．3　用例—建立并运用
神经网络 41
2．4　小结 47
第3章　防止过拟合 48
3．1　L1罚函数 49
3．2　L2罚函数 53
3．2．1　L2罚函数实战 54
3．2．2　权重衰减（神经网络中的L2罚函数） 55
3．3　集成和模型平均 59
3．4　用例—使用丢弃提升样本
外模型性能 62
3．5　小结 67
第4章　识别异常数据 68
4．1　无监督学习入门 69
4．2　自动编码器如何工作 70
4．3　在R中训练自动编码器 73
4．4　用例—建立并运用自动
编码器模型 85
4．5　微调自动编码器模型 90
4．6　小结 95
第5章　训练深度预测模型 96
5．1　深度前馈神经网络入门 97
5．2　常用的激活函数—整流器、双曲正切和maxout 99
5．3　选取超参数 101
5．4　从深度神经网络训练和
预测新数据 105
5．5　用例—为自动分类生成
深度神经网络 114
5．6　小结 132
第6章　调节和优化模型 133
6．1　处理缺失数据 134
6．2　低准确度模型的解决
方案 137
6．2．1　网格搜索 138
6．2．2　随机搜索 139
6．3　小结 151
参考文献 152

《深度学习精要：基于R语言》—— 揭示智能涌现的奥秘，驾驭数据驱动的未来 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和创新的核心动力。而深度学习，作为人工智能领域一颗冉冉升起的新星，正以其强大的模式识别和学习能力，以前所未有的深度和广度，重塑着我们理解世界、解决复杂问题的范式。本书，《深度学习精要：基于R语言》，旨在为您铺就一条通往深度学习核心知识的道路，并提供一套行之有效的实践工具，让您能够亲手构建、训练并部署强大的深度学习模型。 本书的目标读者群体广泛，无论是渴望进入人工智能前沿的初学者，希望系统性掌握深度学习理论与实践的在校学生，还是希望将深度学习技术融入现有业务流程的从业者，都能从中受益。我们相信，掌握深度学习，不仅是掌握一项技术，更是掌握一种洞察数据、预测未来、甚至创造智能的全新思维方式。 为何选择R语言？ 尽管Python在深度学习领域拥有庞大的生态系统和广泛的应用，但R语言凭借其在统计分析、数据可视化和学术研究领域的深厚积淀，同样展现出其独特的魅力和强大的潜力。R语言拥有极其丰富的统计建模工具和可视化库，能够帮助我们更深入地理解模型的内部机制，以及数据在整个学习过程中的变化。更重要的是，R语言在学术界和研究机构中的普及率，使得许多前沿的深度学习算法和模型最早都可能以R包的形式出现，或者拥有出色的R接口。 本书将充分发挥R语言在以下方面的优势： 强大的数据处理与可视化能力： R语言在数据预处理、探索性数据分析（EDA）和结果可视化方面表现卓越。我们将利用R强大的绘图函数（如`ggplot2`）和数据操作工具（如`dplyr`），帮助您直观地理解数据特征、模型训练过程以及预测结果。 成熟的深度学习框架支持： 尽管R语言原生并非为深度学习而设计，但通过封装和接口，我们能够无缝对接当前业界主流的深度学习框架，例如TensorFlow和Keras。本书将重点介绍如何利用R语言调用这些强大的后端，构建各种复杂的深度学习模型。 统计学视角下的深度学习： R语言的基因决定了它天然地带有浓厚的统计学色彩。本书将从统计学原理出发，深入剖析深度学习模型背后的数学基础，帮助您更深刻地理解模型的泛化能力、过拟合与欠拟合等关键概念。 丰富的学术和研究资源： R语言在学术界和研究领域有着广泛的应用，这意味着您可以轻松找到大量的研究论文、教程和开源代码，这些资源将为您的深度学习学习之旅提供坚实的后盾。 本书的内容梗概： 本书的结构设计循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级模型和应用。我们力求做到理论与实践相结合，让您在掌握知识的同时，也能获得宝贵的实战经验。 第一部分：深度学习的基础理论与准备 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的界定： 这一章将为您梳理人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，明确它们各自的特点、发展历程以及在现代科技中的地位。我们将探讨机器学习的监督学习、无监督学习和强化学习等基本范式，并引入深度学习作为机器学习的一个重要分支。 第二章：R语言环境搭建与数据预处理： 在深入深度学习之前，我们需要确保您拥有一个稳定且高效的R语言开发环境。本章将指导您安装R和RStudio，介绍常用的R包（如`tidyverse`系列），并讲解数据清洗、特征工程、数据分割等关键的数据预处理技术。这是构建任何可靠模型的第一步。 第三章：神经网络基础：感知机与多层感知机： 这一章将带您走进神经网络的世界。我们将从最简单的感知机模型开始，理解其工作原理和局限性。随后，我们将介绍多层感知机（MLP），即最基础的前馈神经网络，并讲解激活函数、权重、偏置等核心概念。 第四章：梯度下降与反向传播算法： 深度学习模型的训练离不开优化算法。本章将详细阐述梯度下降算法的原理，以及它是如何通过迭代更新模型参数来最小化损失函数的。我们将重点讲解反向传播算法，它是高效计算损失函数关于模型参数梯度的核心方法，也是深度学习模型得以训练的关键。 第二部分：构建与训练深度学习模型 第五章：损失函数与优化器： 损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标，而优化器则是用于更新模型参数以减小损失的算法。本章将介绍多种常用的损失函数（如均方误差、交叉熵），以及各种优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特点和适用场景。 第六章：正则化技术与防止过拟合： 过拟合是训练深度学习模型时常见的难题，即模型在训练集上表现良好，但在新数据上泛化能力差。本章将介绍多种有效的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、早停法等，帮助您提高模型的泛化能力。 第七章：卷积神经网络（CNN）导论： 卷积神经网络是处理图像数据的强大工具。本章将深入讲解CNN的核心组件，如卷积层、池化层、激活层等，并阐述它们如何从原始图像中提取特征。我们将通过实际案例，展示CNN在图像识别、目标检测等任务中的应用。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理： 循环神经网络特别适用于处理序列数据，如文本、时间序列等。本章将介绍RNN的基本结构，理解其“记忆”能力，以及如何利用它来捕捉序列中的依赖关系。我们还会探讨RNN的变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们在解决长期依赖问题上表现更为出色。 第九章：利用R语言实现和训练模型： 在掌握了基本理论和模型结构后，本章将聚焦于实际操作。我们将演示如何使用R语言的深度学习包（如`keras`包），结合TensorFlow或Keras后端，从零开始构建和训练各种神经网络模型。我们将通过丰富的代码示例，让您亲身体验模型的构建过程。 第三部分：深度学习的高级主题与应用 第十章：迁移学习与模型微调： 训练一个强大的深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源。迁移学习允许我们利用在大型数据集上预训练好的模型，并在新任务上进行微调，从而显著降低训练成本并提高性能。本章将讲解迁移学习的原理和在R语言中的实现方法。 第十一章：生成对抗网络（GANs）： 生成对抗网络是近年来非常热门的深度学习技术，能够生成逼真的图像、文本等内容。本章将介绍GANs的生成器和判别器工作机制，并探讨其在图像生成、风格迁移等领域的应用。 第十二章：深度学习模型的评估与部署： 训练模型只是第一步，如何科学地评估模型的性能，并将其部署到实际应用中同样重要。本章将介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并探讨模型部署的常见策略和工具。 第十三章：深度学习在实际问题中的应用案例： 为了帮助您更好地理解深度学习的实际价值，本章将通过一系列具体的应用案例，展示深度学习在不同领域的强大威力。例如，我们将探讨如何使用深度学习进行自然语言处理（如情感分析、机器翻译），以及在金融、医疗、零售等行业中的创新应用。 第十四章：未来展望与学习资源： 深度学习领域发展迅速，本书的最后一章将为您展望未来的发展趋势，并提供更多深入学习的资源，包括推荐的学术论文、在线课程、社区论坛等，帮助您在掌握本书内容后，继续不断学习和探索。 本书的特色与优势： 循序渐进的教学方法： 我们从最基本的概念讲起，逐步引入更复杂的模型和技术，确保即使是初学者也能轻松入门。 理论与实践的完美结合： 每章都配有大量的R语言代码示例，让您能够即时动手实践，加深理解。 注重统计学原理： 强调深度学习模型背后的统计学基础，帮助您更深刻地理解模型的工作原理。 丰富的可视化辅助： 利用R语言强大的可视化能力，将抽象的概念具象化，帮助您更直观地理解数据和模型。 贴近实际应用： 通过案例分析，展示深度学习在解决实际问题中的强大能力。 开启您的深度学习之旅！ 《深度学习精要：基于R语言》不仅仅是一本技术手册，它更是一扇通往未来智能世界的窗口。通过本书的学习，您将不仅仅掌握一项技能，更将获得一种解决问题、洞察数据的强大武器。我们诚挚地邀请您踏上这段激动人心的深度学习探索之旅，用R语言的力量，解锁智能的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

作为一个有一定Python深度学习基础的学习者，我一直好奇R语言在这个领域的表现。所以，当看到《深度学习精要 基于R语言》这本书时，我立刻被吸引了。我的预期是，这本书能提供一个不同于Python生态的新视角，尤其是在数据可视化和统计建模方面，R有着天然的优势。书的前半部分，作者相当扎实地铺垫了深度学习的理论基础。他从线性模型出发，逐步过渡到神经网络的构建，并且清晰地解释了激活函数、损失函数以及优化算法的作用。我欣赏的是，作者在介绍这些概念时，并没有回避数学细节，但同时也提供了非常直观的解释，使得非数学背景的读者也能理解。当进入R语言实操部分时，我发现书里对`caret`、`tidymodels`等R中常用的建模框架的集成做得相当出色。这意味着，即使不熟悉深度学习特定的包，也能利用已有的R生态进行模型开发。我尝试了书中关于图像分类的例子，使用`keras`包来构建一个简单的CNN模型。整个过程的代码非常简洁，而且R强大的数据处理能力和可视化能力在模型调试和结果分析时体现得淋漓尽致。例如，通过`ggplot2`绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线，比在其他语言中往往需要更多自定义代码才能实现。这本书让我看到了R在深度学习领域的潜力和易用性，尤其适合那些已经熟悉R语言，但希望将深度学习技术融入其工作流程的数据科学家和统计学家。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都很关注深度学习领域的发展，也尝试过不少基于Python的书籍和教程。但这次拿到《深度学习精要 基于R语言》这本书，确实让我眼前一亮。我的主要工作是做一些统计建模和数据分析，R语言是我最常用的工具，所以一直希望能在R里找到合适的深度学习解决方案。《深度学习精要 基于R语言》这本书，恰恰满足了我的需求。它的内容组织非常有条理，首先从基础概念入手，包括神经网络的基本结构、训练过程中的关键要素（如激活函数、损失函数、优化器），以及深度学习的一些核心算法。作者在讲解这些理论时，运用了大量的图解和通俗的语言，即使是第一次接触深度学习的读者，也能比较容易地理解。最让我觉得实用的是，本书迅速过渡到R语言的实践应用。它并没有回避一些常见的深度学习框架，比如`keras`，而是非常详细地介绍了如何在R环境中安装和使用这些框架。我尤其欣赏书中关于构建和训练图像识别模型的例子，从数据加载、图片增强，到模型搭建、训练和评估，每一个环节的代码都清晰明了，并且有详细的解释。这让我能够立刻动手实践，并获得即时的反馈。这本书不仅仅是代码的堆砌，更重要的是它提供了一个完整的学习路径，让R语言用户能够真正掌握深度学习的核心技术，并将其应用到实际工作中，这对我来说是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些深度学习的书籍，大多集中在Python。当我看到《深度学习精要 基于R语言》这本书时，我既好奇又有点犹豫，毕竟R语言在深度学习领域的生态不如Python那么成熟。但这本书出乎意料地给我带来了惊喜。书的开篇，作者并没有直接跳到复杂的模型，而是从深度学习的起源和基本概念讲起，比如什么是机器学习，什么是深度学习，以及它们之间的区别。然后，他非常详尽地解释了神经网络的基本构成，包括神经元、层、激活函数等。让我印象深刻的是，作者通过一些生动的例子，比如手写数字识别，来解释这些理论是如何应用的。当我翻到R语言实践的部分时，我发现这本书的设计非常巧妙。它并没有强迫读者去学习全新的、复杂的R包，而是尽可能地整合了R语言中已经非常成熟的包，比如`dplyr`和`ggplot2`，用于数据准备和可视化，然后在此基础上引入`keras`等包来构建神经网络。我特别喜欢它关于构建和训练一个简单的回归模型的章节。代码非常易懂，注释也很详细，让我这个R语言初学者也能快速上手。书中还展示了如何进行模型调优，比如通过调整学习率和批次大小来提高模型性能。虽然我还没有来得及深入到更复杂的模型，比如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），但仅仅是这个入门过程，就让我看到了R语言在深度学习领域的巨大潜力，以及这本书在帮助新手入门方面所做的努力。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得R语言在统计分析和数据可视化方面是无可匹敌的，但对于深度学习这种更偏向于工程和计算的领域，我的印象中Python才是主流。所以，当我看到《深度学习精要 基于R语言》这本书时，我抱着一种“看看R还能做些什么”的心态去翻阅。让我意想不到的是，这本书的内容深度和广度都相当可观。它不仅详细讲解了深度学习的核心概念，比如反向传播算法、梯度下降、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，还特别强调了这些概念是如何在R语言环境中实现的。作者在解释理论时，并没有回避必要的数学原理，但同时又提供了非常清晰的图示和类比，使得抽象的概念变得容易理解。当进入实践部分，我发现这本书对R的深度学习包（如`keras`）的使用进行了非常细致的讲解。它从数据加载、预处理，到模型构建、训练、评估，每一步都有详细的代码示例和解释。我特别感兴趣的是书中关于自然语言处理（NLP）的章节，它展示了如何使用R来构建文本分类模型，这对我来说是非常实用的。这本书不仅仅是教你如何写代码，更重要的是让你理解深度学习背后的逻辑，并能灵活运用R语言将其落地。它让我重新认识了R语言在现代数据科学领域的潜力，不再局限于传统的统计范畴。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《深度学习精要 基于R语言》的时候，我当时脑子里其实是有点打鼓的。毕竟深度学习这个领域，听起来就很高深莫测，加上又是R语言，平时我主要用Python做数据分析，对R的熟练度还停留在基础统计和绘图层面。翻开书，看到那些公式和模型解释，一瞬间真的有种回到大学课堂的感觉，有点怕自己跟不上。但是，书的开头部分，作者花了不少篇幅去讲解深度学习的基本概念，比如什么是神经网络，什么是反向传播，以及梯度下降这些核心原理。而且，这些讲解并不是那种干巴巴的理论堆砌，而是结合了一些形象的比喻，比如把神经网络比作大脑的神经元连接，反向传播比作不断调整参数以找到最优解的过程。这种方式让我觉得，原来复杂的理论也可以这么容易理解。更让我惊喜的是，书里很快就进入了R语言的实践部分。它没有上来就扔一堆复杂的代码，而是从加载数据、数据预处理这些基础操作开始，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）来构建简单的模型。每一个代码片段都有清晰的注释，解释了每一步的作用。我特别喜欢它关于如何构建第一个多层感知机（MLP）的章节，从数据生成到模型训练，再到评估，整个流程都展示得非常到位。虽然我还没有深入到书中更复杂的章节，但仅仅是这个入门过程，就给了我极大的信心，让我觉得深度学习离我并不遥远，而且R语言也能很好地胜任这项工作。

评分☆☆☆☆☆

东西质量很好，值得购买，好评一个

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专业用书，看介绍不错，内容详实，京东活动比较大，来这里买

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618买的 价格很优惠。

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很好，优惠，性价比高，会再次购买。

评分☆☆☆☆☆

很厚的一本书，质量很棒

评分☆☆☆☆☆

搞活动时买的，价格合适，一直在京东上买书，值得信赖。京东的物流配送服务一如既往地好！

评分☆☆☆☆☆

同事推荐购买的图书，刚到还没开始看，看完回来补评论。

评分☆☆☆☆☆

有益又有意义的书不嫌多，买来看看不白活

评分☆☆☆☆☆

深度学习相关书籍里比较值得推荐的，入门扫盲一本就够了