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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

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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。

作者简介

Dr.Joshua F.Wiley是莫纳什大学的讲师，也是统计咨询公司Elkhart集团有限公司的资深合伙人。他从位于洛杉矶的加利福尼亚大学获得了博士学位。他的研究集中于使用高级数量方法来理解社会、心理，以及与心理和生理健康有关的生理过程之间的复杂的相互影响。在统计和社会科学方面，Joshua关注生物统计并且对可重复性研究以及数据和统计模型的图形显示非常有兴趣。通过在Elkhart集团有限公司的顾问工作以及他之前在UCLA统计顾问集团的工作，Joshua已经帮助过各种各样的客户，从试验研究者到生物技术公司。他开发或者共同开发了许多R包，包括varian，一个用来构建贝叶斯尺度位置结构方程模型的包，以及MplusAutomation，一个将R链接到商业软件Mplus的热门R包。