我々は、すべてのモデルのアーキテクチャを使用して高レベル抽象モデルを確立しようと深い学習が枝または一連のアルゴリズムに基づいて機械学習の発展の方向である、知っています。入ってきた、あなたは勉強を参照して、「R言語に基づくディープラーニングエッセンシャル」を選択することができますがありR言語に従事する友人がある、と私は深さを使用することを学びたいです。
R言語のパッケージと一緒にパラメータ「R言語に基づく深い学習Essentialsは、」学習の深さの概念を理解するために、深い学習H2Oを導入しています。開始するR重要深い学習パッケージで利用可能な設定から、そして達成するために援助の実際の例ですべてのこれらのモデル、ニューラルネットワーク、予測、奥行き予測モデルになりました。H2Oパッケージの成功をインストールした後、予測アルゴリズムを学びます。そのようなオーバーフィットデータ解釈、異常データ、予測モデルの深さなどの概念。構想設計パラメータ調整と最適化モデルを学びます。
ディープラーニングEssentialsは、R言語と深い学習ニューラルネットワークモデルや深さが実用的なアプリケーション要件を解決するために組み合わせる方法に焦点を当てています。この本は、オーバーフィット防止の異常データ、トレーニングコンテンツを識別し、予測モデルと最適化モデルの深さを調整する方法の予測モデルを訓練の基礎を学習の深さを紹介し6つの章があります。
「（R言語に基づく）ディープラーニングエッセンシャル」HD中国のPDF、カタログやブックマークから、テキストをコピーすることができ、英語PDF、カタログやブックマークでのHDは、テキストをコピーすることができます; 2の英語版は、学習と比較することができます。完全なソースコード。
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