R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据
回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括 生成样本数据集 建立模型 训练模型并检查准确性 预测测试数据 源代码列...
R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...
R语言深度学习不同模型对比分析案例
介绍 深度学习是机器学习最近的一个趋势，模拟高度非线性的数据。在过去的几年中，深度学习在各种应用中获得了巨大的发展势头（Wikipedia 2016a）。其中包括图像和语音识别，无人驾驶汽车，自然语言处理等等。 今天，深度学习对于几乎所有需要机器学习的任务都是非常有效的。但是，它特别适合复杂的分层数...
探索UCI心脏病数据：利用R语言和h2o深度学习构建预测模型
一、引言心脏病是全球范围内的主要健康问题之一，对人类健康和生活质量造成了严重影响。随着医学研究和技术的不断发展，利用机器学习和深度学习等数据分析技术来预测心脏病的风险已经成为一种新的研究方向。本文的研究目的是基于UCI心脏病数据集[1]，利用R语言和h2o深度学习框架构建一个预测模型，旨在准确预测个...
R语言中不能进行深度学习？
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 众所周知，R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下，R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上，R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长，越来...
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