深度学习精要 基于R语言 机器学习 deep learning 人工智能神经网络AI参考书 R语言实战 使用无监督学习建立自动化的预测和分类模型
深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包开始，接着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包进一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书，你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型；● 理解深度学习模型背后的核心概念；● 使用自动编码
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重构与模式(修订版) IT重构与模式 新版 重磅上市 点击查看
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网络多人游戏架构与编程 网络多人游戏架构与编程 新版 点击查看
网络多人游戏是一个数十亿美元级的业务，其中的一些游戏吸引了数以千万计的玩家。在这本实用且代码丰富的指南中，作者将指导你完成多人游戏开发的各个方面，他们将带你构建一个具有健壮性的多人游戏架构，并创建各个引擎级的系统。你将通过深入的代码示例来学习两个完整的游戏：一个动作游戏和一个实时战略（RTS）游戏。 首先，本书从游戏开发zhe的角度回顾网络和网络编程的基本要素。接下来讲解管理游戏数据传输、通过网络更新游戏对象和组织加入游戏的设备。你将学习如何在互联网固有的不一致性前提下，确保可靠的性能，以及如何设计游戏代码以实现zui大的安全性和可扩展性。zui后，本书以解决两个关键问题结束：结合玩家服务和将游戏托管在云端。 作者在美国南加州大学的多人游戏编程课程对本书的内容进行了广泛的测试，学生和正向网络
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