R Deep Learning Cookbook

Data science professionals or analysts who have performed machine learning tasks and now want to explore deep learning and want a quick reference that could address the pain points while implementing deep learning. Those who wish to have an edge over other deep learning professionals will find this book quite useful.

这是一本为数据科学专业人士或分析师而编写的深度学习和机器学习指南。这本书旨在帮助那些已经执行了机器学习的任务，现在想要探索深度学习的读者，并希望解决在实施深度学习过程中可能遇到的难题。对于那些希望超越其他深度学习专业人士的人来说，这本书将非常有用。 本书内容分为19章，涵盖了深度学习模型的构建、神经网络和深度学习的基础知识、卷积神经网络、自编码器、生成模型、循环神经网络、强化学习、文本挖掘、信号处理和转移学习等主题。每章主要介绍了一种深度学习模型的构建方法和应用场景。 在安装与设置深度学习工具包方面，书中详细介绍了如何在R中安装和设置深度学习工具包，如TensorFlow，这是一种流行的开源机器学习包，用于构建深度学习模型。此外，书中还介绍了如何在R中使用深度学习框架Keras和Lasagne，以及如何使用GPU加速深度学习模型的训练。 在模型评价在机器学习方法中的重要性方面，书中强调了模型评价在机器学习方法中的重要性，并介绍了如何通过网格搜索的方法来提升模型的性能。此外，书中还介绍了如何使用预训练模型来快速地训练出高性能的模型，并节省大量的计算资源和时间。 在深度学习在文本挖