Deep Learning with R pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

Francois Chollet & J J... 著

圖書標籤:

• 深度學習
• R語言
• 機器學習
• 數據科學
• 統計學習
• 神經網絡
• 深度學習模型
• R編程
• 數據分析
• 人工智能

店鋪： 瀾瑞外文Lanree圖書專營店

齣版社： Manning Publications

ISBN：9781617295546

商品編碼：29493356600

包裝：平裝

外文名稱：Deep Learning with R

齣版時間：2018-02-09

頁數：360

正文語種：英語

圖書基本信息

Deep Learning with R
作者： Francois Chollet;J. J. Allaire;
ISBN13： 9781617295546
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2018-02-09
齣版社： Manning Publications
頁數： 360
重量（剋）： 544
尺寸： 23.368 x 18.542 x 1.778 cm

商品簡介

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，這是一份針對一本虛構的、名為《深入理解 Python 數據科學》的圖書的詳細簡介，內容嚴格避開深度學習與 R 語言： --- 深入理解 Python 數據科學 (Mastering Python Data Science) 探索數據驅動決策的核心引擎 《深入理解 Python 數據科學》 並非一本麵嚮初學者的入門讀物，而是一本旨在將數據科學傢、分析師以及熱衷於復雜數據處理的工程師提升至精通級彆的技術專著。本書將目光聚焦於 Python 在數據科學生態係統中的核心支柱——數據處理、統計建模、數據可視化以及工程化部署，全麵涵蓋從原始數據攝取到洞察提取的完整生命周期。 本書假定讀者已經具備紮實的 Python 基礎，熟悉基本的編程範式，並對統計學概念有初步的瞭解。我們的目標是深入挖掘 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等庫的內部機製和高級用法，引導讀者超越簡單的 API 調用，真正掌握如何利用這些工具解決現實世界中遇到的復雜、非結構化和海量數據的挑戰。 --- 第一部分：數據結構的精妙設計與高效操作 (The Anatomy of Data Manipulation) 數據科學的基石在於有效管理數據。本部分將對 Python 中用於數據處理的核心庫進行一次徹底的“解剖”。 第 1 章：超越基礎：NumPy 的底層架構與嚮量化魔力 我們不會停留在數組（ndarray）的創建上。本章將深入探討 NumPy 內存布局、步長（strides）機製如何影響性能，以及通用函數（ufuncs）的底層實現原理。我們將學習如何利用廣播（Broadcasting）機製構建高度優化的並行計算路徑，並介紹如何通過自定義的 ufuncs 接口，將 C/C++ 級彆的性能引入到純 Python 環境中，實現極端效率的數據轉換。 第 2 章：Pandas：從 Series 到 DataFrames 的工程實踐 Pandas 是數據處理的瑞士軍刀，但其性能瓶頸往往源於不當的使用。本章將詳細剖析 Indexing 機製的效率差異（loc vs. iloc vs. 隱式索引），並聚焦於鏈式賦值（Chained Assignment）的陷阱及避免方法。重點章節會討論如何利用 `Categorical` 類型優化內存占用，以及使用 `MultiIndex` 處理高維數據的優雅方案。此外，我們還將探討如何利用 Dask 或 Vaex 等工具鏈，將 Pandas 的操作範式擴展到內存限製之外的數據集上。 第 3 章：高效 I/O 與數據管道的構建 在處理大規模數據集時，數據的輸入輸齣速度往往成為瓶頸。本章將對比 Parquet、Feather、HDF5 等列式和行式存儲格式的優缺點，並指導讀者如何根據數據特性選擇最佳存儲方案。我們將學習如何利用 `Dask.dataframe` 或 Spark on Python (PySpark) 的基礎接口，實現分布式數據讀取和預處理工作流，為後續的建模做好準備。 --- 第二部分：統計建模與經典機器學習算法的深度解析 (Statistical Rigor Meets Algorithmic Implementation) 本部分將側重於傳統、可解釋性強的機器學習算法，強調統計假設和模型驗證的嚴謹性。 第 4 章：Scikit-learn 內部機製與自定義轉換器 本書將剖析 Scikit-learn 管道（Pipeline）的設計哲學——Fit/Transform/Predict 的統一接口。我們將深入探討特徵工程中的關鍵環節：如何正確使用 `ColumnTransformer` 處理異構數據，以及如何構建自定義的預處理器（Transformer）和估計器（Estimator），使其完全兼容現有的生態係統。重點關注正則化技術（L1/L2）在綫性模型中的作用機理。 第 5 章：迴歸與分類模型的深入探究 本章著重於支持嚮量機（SVM）的核函數選擇與優化，以及決策樹（Decision Tree）的熵與基尼係數在信息增益計算中的實際差異。對於集成學習，我們將不僅介紹隨機森林和梯度提升（如 XGBoost/LightGBM 的基礎思想），更會探討它們在偏差-方差權衡中的應用場景，以及如何通過參數調優來控製模型的泛化能力。 第 6 章：無監督學習的高級應用：聚類與降維 我們將超越 K-Means 的基礎應用，探索密度聚類（DBSCAN）在識彆任意形狀簇上的優勢。在降維方麵，本書將對比主成分分析（PCA）的綫性局限性與 t-SNE/UMAP 在高維可視化中的非綫性映射技巧，並討論如何評估降維後的特徵集對下遊任務的影響。 --- 第三部分：洞察的可視化與敘事 (Communicating Insights Through Visualization) 數據分析的終點是有效的溝通。本部分聚焦於如何利用 Python 工具創建具有敘事性和高信息密度的可視化作品。 第 7 章：Matplotlib 與 Seaborn：精細化控製圖錶元素 我們不會停留在快速繪圖，而是深入研究 Matplotlib 的麵嚮對象接口，學習如何精確控製圖錶的各個組件：圖層堆疊、坐標軸變換、自定義配色方案（Color Maps的科學選擇）。Seaborn 部分將側重於其統計繪圖能力，指導讀者如何有效地結閤小多圖（Facet Grids）來展示復雜的多變量關係。 第 8 章：交互式數據探索：Bokeh 與 Plotly 的動態世界 對於需要用戶參與或在 Web 環境中展示結果的場景，靜態圖錶力不從心。本章將詳細介紹 Bokeh 和 Plotly 的核心架構，學習如何構建可縮放、可鑽取的交互式儀錶闆組件。我們將探討如何將這些圖錶無縫嵌入到 Jupyter 筆記本或其他 Web 框架中，實現數據探索的實時反饋。 --- 第四部分：從模型到生産：數據科學的工程化 (Operationalizing Data Science) 一個模型隻有部署後纔能産生價值。本部分是本書的特色，專注於將數據科學項目轉化為穩定、可維護的生産級係統。 第 9 章：模型持久化、版本控製與可復現性 本章討論模型序列化的最佳實踐，對比 Pickle、Joblib 以及 ONNX 等格式的適用性。我們將引入 DVC (Data Version Control) 等工具，展示如何有效地管理數據集版本、模型參數和實驗結果，確保整個數據科學工作流的完全可復現性。 第 10 章：構建高性能數據 API 與微服務 最終，模型需要通過 API 提供服務。我們將使用 FastAPI 構建高性能的 RESTful API 框架，演示如何將訓練好的 Scikit-learn 或統計模型封裝成可調用的服務。重點內容包括異步處理、負載均衡的初步考慮，以及使用 Docker 容器化整個應用環境，確保開發、測試和生産環境的一緻性。 第 11 章：性能剖析與瓶頸診斷 在數據管道或模型推理階段，性能優化是關鍵。本章將教授讀者使用 cProfile、Line Profiler 等工具，精確找齣 Python 代碼中的熱點（Hotspots）。我們將探討如何識彆內存泄漏、優化數據結構訪問時間，以及何時應該考慮將部分計算轉移到 C/Cython 擴展中實現加速。 --- 《深入理解 Python 數據科學》 是一份為尋求突破瓶頸、追求代碼質量與模型魯棒性的專業人士準備的深度指南。通過本書的學習，讀者將能夠自信地駕馭 Python 生態中最強大、最核心的工具集，將理論知識轉化為高效、可部署的工業級解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我必須指齣，這本書的深度和廣度處理得異常巧妙，它成功地在“入門友好”和“技術嚴謹”之間找到瞭一個近乎完美的平衡點。對於那些希望從零開始搭建自己第一個神經網絡的讀者來說，前幾章提供瞭足夠紮實的基礎，它們沒有急於拋齣復雜的數學推導，而是通過實例驅動的方式，讓你先建立起對整個流程的基本認知。然而，一旦你掌握瞭基礎脈絡，作者並沒有止步於此，後續章節開始逐步引入Transformer、GANs這類前沿架構的實現細節，而且這些進階內容的講解，依然保持著極高的可讀性。這種階梯式的知識遞進，避免瞭“新手勸退”和“老手不屑”的尷尬局麵。我特彆贊賞作者對特定R包生態係統的介紹，很多深度學習教程都偏嚮於Python係，這本書則非常務實地展示瞭如何在R的環境下，利用其強大的統計背景優勢去駕馭這些復雜的模型，這對我這種長期使用R進行量化分析的背景人士來說，簡直是如虎添翼的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計簡直是一場視覺的盛宴，對於一個初次接觸深度學習，但對代碼美感有一定要求的學習者來說，這無疑是一個巨大的加分項。封麵設計簡約而不失力量感，內頁的字體選擇和行距調整都透露齣齣版方的用心。更讓我欣賞的是，書中對代碼塊的處理。不同於很多技術書籍將代碼堆砌在一起，這裏的代碼被賦予瞭呼吸感。關鍵函數和重要參數的注釋清晰到位，不僅解釋瞭“是什麼”，更深層次地引導瞭“為什麼”要這麼寫。特彆是圖錶的渲染，R語言本身在數據可視化上就有得天獨厚的優勢，而這本書完美地將這一點發揮到瞭極緻。每一個實驗結果、每一個模型結構的可視化圖，都像是精心繪製的藝術品，讓我能直觀地感受到模型內部的運作機製，而不是僅僅停留在抽象的數學公式上。這種注重用戶體驗的細節打磨，極大地降低瞭初學者的閱讀門檻，使得原本可能枯燥乏味的理論學習過程變得賞心悅目，讓我在長時間的閱讀中也能保持高度的專注度，這在我閱讀其他技術書籍時是很少遇到的體驗。

評分☆☆☆☆☆

我對本書在“為什麼”這一維度上的深度挖掘錶示由衷的贊賞。市麵上很多速成的技術指南隻教會瞭你“怎麼做”——輸入數據，運行腳本，輸齣結果。然而，這本書的價值遠不止於此。它花瞭大量篇幅去探討模型選擇背後的邏輯、超參數調整背後的直覺，以及如何批判性地評估模型的性能指標。例如，在討論優化算法時，它不僅介紹瞭Adam的優勢，還深入探討瞭在特定梯度稀疏場景下，其他算法可能更具優勢的原因。這種對模型“靈魂”的探討，培養瞭我作為一名數據科學傢的批判性思維，讓我不再滿足於模型跑通瞭事，而是開始思考：這個模型真的適閤我的業務場景嗎？它的局限性在哪裏？這種思維方式的轉變，纔是真正有價值的學習成果，使得這本書不僅是一本技術手冊，更像是一部關於構建可靠AI係統的哲學指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一本深入研究某一特定工具棧（R語言）的深度學習書籍，它的實戰項目設計展現齣瞭極高的商業洞察力。很多教材傾嚮於使用MNIST或CIFAR-10這種“老生常談”的案例，雖然經典，但缺乏新意和實際應用價值。這本書則明顯在項目選擇上花瞭大心思。它不僅涵蓋瞭圖像和序列數據的基礎應用，更引入瞭一些與統計建模交叉的場景，比如利用深度學習進行時間序列預測，或者在某些特定領域的數據集上的文本分類。這些項目的復雜度和貼近現實問題的程度，恰到好處地要求讀者必須運用書中學到的核心技術，並進行一定的自定義和調整。這種“學以緻用”的驅動力非常強大，每完成一個實戰項目，我都能明顯感覺到自己的工程能力得到瞭質的飛躍，而不僅僅是理論知識的堆砌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格極其平易近人，仿佛不是一位專傢在對著大眾宣講，而是一位經驗豐富的導師在耐心地與你進行一對一的探討。語言組織上，沒有那種高高在上、拒人於韆裏之外的學術腔調，取而代之的是一種鼓勵探索和嘗試的語氣。當涉及到一些容易混淆的概念，比如反嚮傳播的細節或是優化器之間的微妙差異時，作者總能找到極富洞察力的類比，將復雜的數學概念“翻譯”成日常生活中可以理解的場景。我記得在講解正則化時，作者使用的那個關於“過度擬閤”的類比，讓我瞬間茅塞頓開，之前在其他地方看瞭好幾遍都沒弄明白的睏惑，一下子煙消雲散瞭。這種以“理解”為核心的教學哲學，使得閱讀過程中的挫敗感被降到瞭最低。它鼓勵你大膽地去修改代碼、去跑那些“錯誤”的實驗，從中吸取教訓，這比被動地接受標準答案要有效得多。