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侧重于R语言与深度学习的结合，旨在通过通俗易懂的语言和实用技巧的介绍，帮助读者了解深度学习在商业领域的应用。
内容简介
深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。同时，深度学习也是非常贴近AI的一个技术分支，得到了越来越多人的关注。本书包含12章，涉及基本的R编程技巧和深度学习原理，同时介绍了神经网络和深度学习在商业分析中的应用。除此之外，本书还介绍了神经网络的学习机制、激活函数等内容，并且给出了新闻分类、客户维系方法、消费预测、产品需求预测等实用策略。 本书注重实用性，不对读者做过多的技术要求，适合所有想通过R编程来了解深度学习，并对其商业化应用感兴趣的读者。
作者简介
作者尼格尔·刘易斯，一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。
章节目录
版权信息
内容提要
致谢
序言
掌握深度学习并进行商业分析
本书面向有以下需求的读者：
业务分析迅速
你将学到以下知识：
N.D. Lewis的其他著作
前言
你不需要是一名天才
内容概要
关于R新手
一个建议
资源与支持
配套资源
提交勘误
与我们联系
关于异步社区和异步图书
第1章 如何充分利用本书
1.1 软件包使用建议
1.2 高效使用函数
1.3 无需等待
第2章 商业分析与神经网络
2.1 数据价值创造周期
2.2 神经网络简介
2.3 模式识别的本质
2.4 属性、分类和回归
第3章 商业中的深度学习
3.1 古典游戏让深度学习大放异彩
3.2 还有谁希望快速地了解深度学习的强大
3.3 改进价值创造链
3.4 如何进行智能化营销
3.5 客户流失——以及如何增加利润的小技巧
3.6 挖掘预测产品需求过程中隐藏的商机
第4章 神经元和激活函数
4.1 人工神经元简介
4.2 激活函数
4.3 简化数学计算
4.4 S型激活函数简介
第5章 神经网络的学习机制
5.1 反向传播算法简介
5.2 基本算法的工作原理
5.3 关于渐变下降
5.4 误差面简介
5.5 关于随机梯度下降的注意事项
第6章 深度神经网络简介
6.1 关于精确预测的常识
6.2 在没有知识储备的情况下为复杂的数学关系建模
6.3 整合深度神经网络蓝图
6.4 深度神经网络的完美剖析
6.5 选择最佳层数
第7章 在线热点新闻分类
7.1 在线新闻的特点
7.2 如何从网上下载在线新闻样本
7.3 一种浏览数据样本的简单方法
7.4 如何预处理新闻转发的频率
7.5 标准化的重要性
7.6 创建训练样本
7.7 适合深度神经网络的证明方法
7.8 分类预测
7.9 需要包含多少个神经元的答案
7.10 构建一个更复杂的模型
7.11 混淆矩阵
7.12 实践出真知
第8章 为客户流失建模以促进业务增长
8.1 客户流失的原因
8.2 电信行业的客户流失
8.3 如何将客户流失样本下载到本地硬盘
8.4 一种收集数据和查看特征的简单方法
8.5 快速构建一个深度神经网络
8.6 接收器操作特性曲线下的面积
8.7 Tanh激活函数
8.8 关于学习率
8.9 动量的完整直观指南
8.10 不平衡类的问题
8.11 一种易用的不平衡类解决方案
8.12 实践出真知
第9章 产品需求预测
9.1 自行车共享系统
9.2 数据样本的分布和相关性
9.3 自动化公式生成
9.4 弹性反向传播解密
9.5 奥卡姆剃刀法则的解释
9.6 如何使用奥卡姆剃刀法则
9.7 确定性能基准的简单方法
9.8 重新训练一个替代模型
9.9 如何选择重复的次数
9.10 一个建模错误可以严重影响性能
9.11 简单模型如何提供稳定的性能
9.12 实践出真知
第10章 预测客户信用卡消费的艺术
10.1 明确信贷的角色
10.2 信用卡数据
10.3 预处理样本数据
10.4 一种设计深度神经网络的简单方法
10.5 过度训练的挑战
10.6 提早停止的简单策略
10.7 实践出真知
第11章 客户品牌选择建模简介
11.1 品牌选择的概念性框架
11.2 检查样本数据
11.3 S型激活函数的实际限制
11.4 深度学习工具箱中必备的一个激活函数
11.5 保持技术的秘密
11.6 数据预处理的魔力
11.7 实践出真知
第12章 汽车价格预测
12.1 二手车价格的关键因素
12.2 下载二手车数据集
12.3 评估二手车价格和其他属性的关系
12.4 一个简单的数据预处理技巧
12.5 快速建立训练集和测试集
12.6 充分利用mini batching算法
12.7 测量和评估模型性能
12.8 高效交叉验证的基本要领
12.9 一个可以轻松模拟的实用示例
12.10 最后的思考
深度学习企业实战：基于R语言是2019年由人民邮电出版社出版,作者[英]尼格尔·刘易斯。
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