深度学习企业实战——基于R语言电子书

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内容提要

致谢

序言

前言

资源与支持

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

1.3.1 勤于动手

1.3.2 深度学习的价值

1.4 参考资料

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

什么是神经网络

2.3 模式识别的本质

2.3.1 时序模式

2.3.2 复杂的商业模式

2.4 属性、分类和回归

2.4.1 属性

2.4.2 回归

2.4.3 分类

2.5 参考资料

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

3.7 参考资料

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

计算成本

4.5 参考资料

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

5.4.1 均方根误差

5.4.2 局部极小值

5.5 关于随机梯度下降的注意事项

5.6 参考资料

第6章 深度神经网络简介

6.1 关于精确预测的常识

6.1.1 如何使用R构建一个深度神经网络

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

6.6 参考资料

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

使用download.file

7.3 一种浏览数据样本的简单方法

检查属性和样本

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

查看R对象的属性

7.8 分类预测

对比预测

7.9 需要包含多少个神经元的答案

7.9.1 一个关键点

7.9.2 核心思想

7.10 构建一个更复杂的模型

7.11 混淆矩阵

7.11.1 table函数

7.11.2 测试集上的性能

7.12 实践出真知

7.13 参考资料

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

8.4.1 转换因子变量

8.4.2 转换响应变量

8.4.3 清理

8.4.4 查看数据

8.5 快速构建一个深度神经网络

拟合模型

8.6 接收器操作特性曲线下的面积

8.7 Tanh激活函数

R中的一个替代性激活函数

8.8 关于学习率

选择最优值

8.9 动量的完整直观指南

8.9.1 选择动量值

8.9.2 R中的学习率和动量

8.10 不平衡类的问题

重新审视用户流失数据

8.11 一种易用的不平衡类解决方案

8.11.1 unbalanced软件包

8.11.2 运行模型

8.11.3 选择模型

8.11.4 每种模型的测试集性能

8.12 实践出真知

8.13 参考资料

第9章 产品需求预测

9.1 自行车共享系统

数字华盛顿自行车系统

9.2 数据样本的分布和相关性

9.2.1 目标变量

9.2.2 预备属性

9.2.3 属性规范化

9.2.4 训练集

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

基本模型

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

9.9.1 一个问题和一个答案

9.9.2 查看多次重复的性能

9.10 一个建模错误可以严重影响性能

过度拟合

9.11 简单模型如何提供稳定的性能

9.12 实践出真知

9.13 参考资料

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

数据概览

10.3 预处理样本数据

10.3.1 处理因子属性

10.3.2 处理数值变量

10.3.3 创建核心数据帧

10.4 一种设计深度神经网络的简单方法

10.4.1 一种替代模型

10.4.2 一种解释

10.5 过度训练的挑战

性能比较

10.6 提早停止的简单策略

10.7 实践出真知

10.8 参考资料

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

11.1.1 效用的挑战

11.1.2 实际情况

11.2 检查样本数据

11.2.1 训练集和测试集

11.3 S型激活函数的实际限制

11.3.1 模型精度

11.3.2 消失的梯度

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

11.5.1 一个实际问题

11.5.2 重要提示

11.6 数据预处理的魔力

11.6.1 继续研究消费者品牌选择模型

11.6.2 测试集性能

11.6.3 修改测试——训练集分割

11.7 实践出真知

11.8 参考资料

第12章 汽车价格预测

12.1 二手车价格的关键因素

转售价值

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

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

12.6.1 一个问题

12.6.2 R中的批量大小

12.7 测量和评估模型性能

12.8 高效交叉验证的基本要领

k-折交叉验证

12.9 一个可以轻松模拟的实用示例

12.9.1 一个简单的for循环

12.9.2 测试集上的性能

12.10 最后的思考

12.11 参考资料