Machine Learning with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Brett Lantz

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:2019-4-15

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781788295864

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• TML
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• R语言
• 数据挖掘
• 统计学习
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• 技术

深度学习的革命：从理论基石到前沿应用 一本洞悉人工智能核心驱动力的权威指南 在这个数据爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是重塑我们生活、工作和决策方式的核心技术。本书《深度学习的革命：从理论基石到前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，引领您穿越复杂的算法迷宫，直抵深度学习（Deep Learning）技术的智慧核心。 本书并非对基础机器学习概念的简单罗列，而是专注于深度学习这一前沿分支的结构、原理、实现及其在现实世界中的颠覆性应用。我们坚信，真正的理解来自于对数学原理的透彻把握和对实际操作的精湛掌控。 第一部分：奠定基石——深度学习的数学与神经元基础 本部分将带您回顾和深入理解支撑深度学习的数学工具箱。我们不会停留在表面公式，而是深入探究其背后的直觉和计算意义。 第1章：线性代数与概率论的复兴 深度学习的每一次迭代都建立在坚实的数学基础之上。我们将从向量空间、矩阵分解（如奇异值分解SVD在降维中的应用）等概念入手，讲解它们如何为神经网络提供数据表示和转换的框架。重点探讨贝叶斯定理在模型不确定性量化中的核心作用，以及最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在训练目标函数构建中的关键地位。 第2章：人工神经网络的起源与结构 追溯感知器（Perceptron）的局限性，深入解析多层感知器（MLP）如何通过非线性激活函数克服线性分类的困境。详细剖析前馈网络（FNN）的层级结构、前向传播的计算过程，以及反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，阐明链式法则在高效计算梯度中的威力。 第3章：优化算法：驱动学习的引擎 模型的学习过程本质上是一个优化问题。本章将详尽对比经典的梯度下降（GD）及其变种——随机梯度下降（SGD）、Mini-Batch GD。随后，重点解析现代优化器的演进：动量（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器，探讨它们在处理稀疏数据和高维空间时的优劣。 第二部分：核心架构——掌握主流深度网络模型 深度学习的强大源于其对特定数据类型（如图像、序列）的定制化网络结构。本部分将逐一解构这些“黑箱”内部的精妙设计。 第4章：卷积神经网络（CNN）：视觉信息的捕获者 CNN是计算机视觉领域毋庸置疑的王者。我们将从二维卷积操作的数学定义出发，细致讲解卷积核（Filter）的滑动、填充（Padding）、步幅（Stride）的意义。深入分析池化层（Pooling）的作用及其在平移不变性（Translation Invariance）构建中的贡献。随后，全面解析经典架构的演变历程：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接），理解深度网络如何通过“跳跃连接”避免梯度消失问题。 第5章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、文本、语音等序列数据，RNN是关键。本章详细讲解标准RNN的结构和其固有的长期依赖问题。核心内容聚焦于如何通过门控机制解决这一难题：长短期记忆网络（LSTM）的输入门、遗忘门、输出门的工作原理，以及门控循环单元（GRU）的简化与高效性。探讨BPTT（Backpropagation Through Time）在序列训练中的应用与挑战。 第6章：注意力机制与Transformer的崛起 自2017年“Attention Is All You Need”论文发布以来，Transformer架构彻底改变了自然语言处理（NLP）的面貌。本章将详述自注意力机制（Self-Attention）的计算流程（Query, Key, Value矩阵的交互），以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同表示子空间的信息。深入解析Transformer的编码器-解码器堆栈、位置编码（Positional Encoding）的必要性，并初步展望BERT、GPT等预训练模型的结构哲学。 第三部分：高级技术与实践部署 理论的价值必须通过实践来体现。本部分侧重于提高模型性能、处理实际数据挑战的先进技术，以及如何将训练好的模型部署到生产环境。 第7章：正则化、泛化与模型选择 模型的泛化能力是衡量其成功与否的最终标准。本章详述多种关键的正则化技术：L1和L2权重衰减、Dropout机制的随机性原理、早停法（Early Stopping）的有效性。同时，深入探讨模型选择的科学性，包括交叉验证（Cross-Validation）的策略、超参数调优的技术（如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），以及如何利用学习曲线诊断欠拟合与过拟合。 第8章：生成模型：创造与模拟的艺术 生成对抗网络（GANs）是深度学习中最具创新性的领域之一。本章详细剖析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“零和博弈”过程，解析其训练的困难性（如模式崩溃）。我们将探讨DCGAN、WGAN等关键变体，理解它们如何在图像合成、数据增强等领域发挥作用。此外，也将触及变分自编码器（VAEs）的潜在空间结构。 第9章：模型部署、可解释性与伦理考量 一个强大的模型只有被使用才具有价值。本章讨论将训练好的模型固化、优化（如模型剪枝、量化）并部署到云服务或边缘设备上的技术栈。更重要的是，我们将探讨深度学习的“黑箱”问题，介绍LIME、SHAP等可解释性工具，帮助用户理解模型决策的依据，并讨论在实际应用中必须面对的数据偏见、公平性与隐私保护等关键伦理议题。 读者对象： 本书面向具备一定编程基础（推荐Python）和高等数学知识的读者，包括数据科学家、机器学习工程师、计算机科学专业学生以及渴望深入理解AI驱动技术的核心原理的技术决策者。阅读完本书，您将不仅能“使用”深度学习框架，更能“设计”和“优化”新一代的智能系统。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

《Machine Learning with R》这个书名，对我来说，不仅仅是一本书，更像是一张通往未知领域的船票。我对机器学习这片广阔而神秘的海洋一直心生向往，但常常因为技术栈的选择而犹豫不决。R语言，是我在统计分析和数据挖掘领域多年来挥之不去的伙伴，它的强大和灵活让我对它在机器学习领域的应用充满了信心。因此，这本书的出现，简直是雪中送炭，让我能够用我最熟悉的工具，去探索那个我一直渴望了解的世界。我非常期待这本书能够以一种深入浅出的方式，为我构建一个扎实的机器学习知识体系。我希望它能从最基础的“什么是机器学习”讲起，然后逐步过渡到更复杂的概念，比如监督学习、无监督学习、特征工程、模型选择、超参数调优等等。在算法层面，我期望书中能够详细讲解一些经典且实用的算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机、支持向量机、K-Means聚类等。并且，我渴望看到这些算法是如何用R语言实现的，希望书中提供大量高质量、可运行的代码示例。我希望通过跟随这些示例，我能够亲手在R环境中实现这些算法，并对数据进行训练和评估。例如，书中能否提供一些实际应用中的数据集，让我能够亲身体验如何用R来解决诸如预测用户行为、识别欺诈交易、或者进行文本情感分析等问题？在数据预处理方面，我希望能够学习到如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行特征工程以提升模型性能，以及如何对数据进行标准化和归一化。此外，我对于模型评估的章节尤为期待，希望能够深入理解各种评估指标的含义，以及如何利用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，从而选择出最适合的解决方案。总而言之，我希望这本书能成为我学习机器学习的起点，让我能够熟练地运用R语言，自信地驾驭机器学习的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名字叫《Machine Learning with R》，光看名字就足够吸引我了。我一直对机器学习这个领域充满了好奇，但又觉得它深不可测，门槛很高。R语言本身对我来说并不陌生，我用它做过一些数据分析和统计建模的工作，对它的语法和一些常用包有一定程度的熟悉。因此，当我在书店里看到这本书时，就像找到了一个绝佳的切入点。我期待这本书能够用R语言这个我熟悉的工具，来一步步地引导我探索机器学习的奥秘。我希望它能从最基础的概念讲起，比如监督学习、无监督学习的区分，以及一些核心算法的原理，例如线性回归、逻辑回归、决策树等等。更重要的是，我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供大量实操性的代码示例，让我能够跟着书中的步骤，亲手在R环境中实现这些算法，并对数据进行训练和测试。比如，它能否带领我使用R内置的数据集，或者提供一些实际生活中常见的数据集，让我去解决一些实际问题，比如预测房价、分类邮件、识别图像中的物体等等。我希望能看到书中详细的关于数据预处理的讲解，因为我知道这是机器学习流程中非常关键的一环，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放、特征工程等等。而且，在模型评估方面，我期望书中能详细介绍各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并解释它们在不同场景下的适用性。我尤其希望这本书能够强调如何通过调整模型参数来优化性能，以及如何避免过拟合和欠拟合这些常见的机器学习陷阱。总而言之，我希望这本书能够为我打开机器学习的大门，让我能够从一个R语言的使用者，蜕变成一个能够运用机器学习解决实际问题的实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Machine Learning with R》的题目本身就充满了诱惑力，它承诺了一场关于数据科学前沿的探索之旅，而R语言作为我长期以来信赖的数据分析工具，更是让我对接下来的学习内容充满了期待。我一直以来都对如何让计算机从数据中学习并做出预测或决策的过程感到着迷，但又常常因为缺乏清晰的入门指导而望而却步。R语言凭借其强大的统计计算能力和丰富的可视化库，在我心中早已是处理复杂数据的利器，所以，这本书将机器学习和R语言结合，无疑是为我量身打造的。我希望这本书能够系统地介绍机器学习的各个分支，包括但不限于监督学习、无监督学习、半监督学习，甚至是强化学习。更重要的是，我期待书中能够用通俗易懂的语言，解析那些听起来令人望而生畏的算法，比如神经网络、梯度提升树、主成分分析等。我希望作者能够通过清晰的图示和详尽的数学推导（但又不会过于晦涩），帮助我理解这些算法背后的原理。当然，理论的讲解离不开实践的支撑。我极度渴望在书中找到大量的、可运行的R代码示例，能够让我跟随作者的步伐，一步步地在自己的R环境中搭建起模型，进行数据加载、预处理、模型训练、参数调优以及最终的模型评估。例如，书中能否提供一些真实的商业案例，让我去解决诸如客户流失预测、欺诈检测、推荐系统等问题？我想了解如何利用R中的各种包，如caret、mlr3等，来高效地完成机器学习任务。特别是在数据预处理方面，我希望书中能够深入讲解如何应对数据不平衡、如何进行特征工程以提升模型性能、以及如何有效地处理高维数据。在模型评估部分，我希望能看到关于交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型选择和调优技术的详细介绍，以及如何解释模型的预测结果，理解模型的局限性。总而言之，我期望这本书能够点亮我学习机器学习的道路，让我能够自信地运用R语言，驾驭机器学习的力量。

评分☆☆☆☆☆

《Machine Learning with R》这个书名，犹如一位经验丰富的向导，指引着我对机器学习世界的探索。我一直对如何让机器从海量数据中学习并展现出“智能”感到着迷，但苦于缺乏一个清晰的学习路径和易于上手的工具。R语言，作为我常用的数据分析和统计建模的利器，让我对其在机器学习领域的应用充满信心，因为我熟悉它的语言和生态系统。这本书将机器学习的核心概念与R语言的强大功能相结合，正是我所需要的。我殷切地期望这本书能够以一种循序渐进的方式，为我揭示机器学习的奥秘。我希望它能从最基础的定义和分类开始，比如监督学习、无监督学习，然后深入到各种主流算法的原理。我期待书中能够用清晰的语言和直观的图解，解释那些听起来复杂的算法，例如支持向量机（SVM）、逻辑回归、决策树、随机森林、K-Means聚类等。更重要的是，我渴望书中包含大量的、可以直接运行的R代码示例，让我能够将理论知识转化为实践能力。我想跟着作者的步骤，在R环境中一步步地完成数据的加载、清洗、特征工程、模型训练、参数调优和性能评估。例如，我希望书中能够提供一些真实的、有趣的数据集，让我去解决诸如图像分类、文本情感分析、推荐系统等实际问题。在数据处理环节，我特别想学习如何高效地处理缺失值、异常值，如何进行特征选择和特征提取，以及如何对数据进行标准化和归一化。此外，我对模型评估部分也充满期待，希望能够深入理解各种评估指标的意义，以及如何运用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，从而选择出最优的模型。总之，我希望这本书能成为我通往机器学习世界的桥梁，让我能够自信地运用R语言，开启一段充满挑战与乐趣的学习旅程。

评分☆☆☆☆☆

《Machine Learning with R》这个书名，就像一盏明灯，照亮了我长期以来在数据科学领域探索的道路。我一直对机器学习这个充满未来感的领域心生向往，但又苦于找不到一个合适的切入点，尤其是在技术实现层面，常常感到无从下手。R语言是我在学术研究和数据分析中早已熟练掌握的工具，它强大的统计分析能力和灵活的数据处理机制，让我对其在机器学习领域的应用充满了信心。因此，这本书的出现，恰好满足了我将理论知识与实践技能相结合的迫切需求。我希望这本书能够从最基础的机器学习概念讲起，比如分类、回归、聚类等任务的定义和应用场景，并逐步深入到各种核心算法的原理。我想了解那些耳熟能详的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K均值聚类等，它们的数学基础是什么，在R中又是如何实现的？更重要的是，我期望书中能够提供大量实用的代码片段和完整的项目案例，让我能够跟随作者，在RStudio环境中亲手搭建和训练模型。比如，我希望看到如何利用R处理真实世界的数据集，如何进行数据清洗、特征工程、模型选择、参数调优，以及如何对模型的性能进行全面评估。书中能否详细介绍如何使用R中的强大包，例如 `caret`、`tidymodels`、`dplyr`、`ggplot2` 等，来完成端到端的机器学习流程？我尤其关注如何解决现实世界中常见的数据问题，比如缺失值、异常值、类别不平衡、特征间多重共线性等。在模型评估方面，我希望能看到关于各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC值等）的详细解释，以及如何通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。我期待这本书能够教会我如何解读模型输出，理解模型的强项和弱项，并能够根据实际需求，选择和优化最适合的机器学习模型。总之，我希望这本书能够为我打开机器学习的大门，让我能够自信地运用R语言，开启一段富有成效的机器学习实践之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本《Machine Learning with R》，犹如一位经验丰富的向导，为我指引了在浩瀚数据海洋中探索机器学习的航向。我一直对数据驱动的决策和预测充满着浓厚的兴趣，也深知机器学习在其中的关键作用，但碍于技术实现的门槛，常常止步于理论的边缘。R语言，是我在统计建模和数据可视化领域长久以来依赖的利器，其强大的功能和丰富的包生态让我对其在机器学习领域的应用充满信心，因此，这本书的出现，恰好满足了我将理论与实践相结合的迫切愿望。我期待这本书能够以一种清晰、严谨且循序渐进的方式，带领我深入理解机器学习的核心概念。我希望它能从最基础的机器学习分类（如监督学习、无监督学习）入手，并逐渐深入到各种核心算法的原理，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means聚类等等。尤为重要的是，我期望书中能够提供大量的、可执行的R语言代码示例，让我能够跟随作者的脚步，在R环境中亲手搭建、训练和评估机器学习模型。例如，我希望能看到如何利用R来处理真实的、具有挑战性的数据集，解决诸如客户流失预测、房价预测、或者图像识别等实际问题。在数据预处理环节，我希望学习到如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行特征工程以提升模型性能，以及如何对数据进行标准化和归一化。此外，我对模型评估部分也充满期待，希望能够深入理解各种评估指标的含义，并能够通过交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，从而选择出最优的模型。总之，我希望这本书能够帮助我建立起坚实的机器学习基础，并使我能够熟练地运用R语言，将机器学习技术应用于实际问题的解决中。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Machine Learning with R》的封面设计简洁而专业，散发着一种严谨的学术气息，这立刻引起了我的注意。我之前虽然涉足过一些数据分析的领域，但对于机器学习这块，一直处于一种“只闻其名，不见其形”的状态，感觉它是一个充满魔力的黑匣子，里面藏着解决复杂问题的神奇公式。R语言对我来说，就像是一把趁手的工具，我熟悉它的语言，也能用它进行一些基础的统计分析和可视化，因此，这本书的出现，恰似一座桥梁，将我一直以来渴望连接的机器学习世界和我已经掌握的R语言技能巧妙地结合起来。我迫切地想知道，这本书是否能以一种循序渐进的方式，为我揭开机器学习的神秘面纱。我希望它不仅仅停留在理论层面，而是能够用生动的语言和清晰的逻辑，解释那些听起来有些高深的算法，比如支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯等等。更重要的是，我渴望在书中找到大量实操性的指导，让我能够将所学的理论付诸实践。我想看到作者如何运用R语言的代码，一步步地构建模型，进行训练，然后评估模型的性能。我期望书中能提供一些真实世界的数据集，通过实际操作，让我能够体验到如何用机器学习来解决诸如分类、回归、聚类等问题。例如，我特别想了解如何利用R进行数据清洗和特征工程，因为我知道这是构建一个有效机器学习模型的基石。书中能否详细讲解如何处理数据中的缺失值、如何进行特征选择和特征提取，以及如何对数据进行归一化和标准化？此外，对于模型的评估，我也希望能有深入的探讨，了解各种评估指标的意义以及如何选择最适合的指标来衡量模型的优劣。我期待这本书能教会我如何诊断模型的不足，并采取相应的措施来改进它，比如调整超参数，或者尝试不同的算法。总的来说，我希望这本书能够让我从一个机器学习的“门外汉”变成一个能够运用R语言进行实际机器学习项目开发的“初学者”。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Machine Learning with R》的出现，对于我来说，无异于一次福音。我一直对人工智能和机器学习领域充满好奇，但现实中，我对R语言的熟悉程度远高于Python，这使得我在接触机器学习时，总有一种“想学却找不到合适的工具”的困扰。这本书恰恰弥合了我的这一需求，它承诺用我熟悉的R语言来讲解和实践机器学习，这让我充满了期待。我希望这本书能够从机器学习的宏观概念入手，比如什么是机器学习，它的基本任务有哪些（分类、回归、聚类等），以及它的发展历史和未来趋势。然后，我期待它能够详细介绍一些核心的机器学习算法，并且是用R语言来实现的。例如，我希望看到如何用R实现线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means聚类等等。我希望书中能够提供详尽的代码片段，让我能够直接复制代码并尝试运行，甚至能够修改参数来看看效果。我特别想了解在R中，有哪些常用的机器学习库（如`caret`、`tidymodels`、`mlr3`等），以及如何使用它们来构建和管理机器学习流程。在实际操作层面，我期待书中能够提供一些真实的、带有挑战性的数据集，让我能够从数据预处理（如缺失值处理、特征工程、数据缩放）开始，一直到模型训练、评估和调优，完整地走一遍机器学习的流程。比如，我希望看到如何利用R来解决诸如分类问题（如客户流失预测）、回归问题（如房价预测）、或者聚类问题（如用户画像分析）等实际应用场景。在模型评估方面，我希望书中能够详细解释各种评估指标的意义，以及如何利用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力，避免过拟合。我希望这本书能让我真正掌握利用R语言进行机器学习的能力，成为一个能够独立完成机器学习项目的实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Machine Learning with R》，就像是为我量身定做的一份学习地图。我对机器学习这个概念一直抱有极大的兴趣，也知道它在现代社会中扮演着越来越重要的角色，但总觉得它高深莫测，难以接近。而R语言，是我进行统计分析和数据可视化时最得心应手的伙伴，我对它的语法和生态系统有着相当的了解。因此，这本书将两者结合，无疑给了我一个绝佳的机会，让我能够利用熟悉的工具去探索未知的领域。我非常期待这本书能够以一种清晰、结构化的方式，为我深入浅出地讲解机器学习的各个方面。我希望它不仅仅是列举一堆算法，而是能够从根本上解释机器学习的核心思想，例如模式识别、预测建模、决策优化等。在算法层面，我希望看到对诸如线性模型、树形模型（如决策树、随机森林、梯度提升）、支持向量机、聚类算法（如K-Means, DBSCAN）等经典算法的详细阐述，包括它们的数学原理、优缺点以及适用场景。更关键的是，我期望书中能提供大量的R语言代码示例，让我能够亲手实践，通过实际操作来加深理解。我想看到作者如何利用R来加载、清洗、转换和可视化数据，如何为不同的机器学习任务构建模型，以及如何使用R的强大库来训练和评估这些模型。例如，我希望书中能够包含如何处理真实数据集的案例，比如用于预测股票价格、识别图像中的物体、或者对客户进行细分。在数据预处理方面，我希望能学习到如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行特征工程，以及如何对数据进行缩放和编码。同时，我也对模型评估部分充满期待，希望能够深入了解各种评估指标的含义，以及如何使用交叉验证等技术来衡量模型的泛化能力，从而避免过拟合。总而言之，我希望这本书能够帮助我建立起对机器学习的全面认识，并使我能够熟练地运用R语言，将机器学习技术应用于实际问题解决中。

评分☆☆☆☆☆

《Machine Learning with R》这本书的名字，本身就散发着一种实用主义和技术导向的魅力，瞬间抓住了我寻求落地实践的目光。我对机器学习这个前沿领域一直保持着高度的关注，也认识到它在当前大数据时代的重要性，但一直以来，我在技术实现上更偏好使用R语言，而不是时下流行的Python。这让我感觉自己在机器学习的学习之路上，似乎总是少了一块关键的拼图。这本书的出现，恰好填补了这个空白。我满怀期待地希望这本书能够从机器学习的基本原理入手，用通俗易懂的语言解释那些看似高深的概念。我希望它能够详细介绍一些经典且应用广泛的机器学习算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means聚类等，并且，最关键的是，我期望书中能够提供大量直接可用的R语言代码示例。我希望能够跟着书中的指导，在RStudio环境中一步步地构建模型，进行数据加载、预处理、特征工程、模型训练、参数调优，以及最终的模型评估。例如，我希望看到书中能提供一些真实世界的案例，让我能够运用R来解决诸如分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如预测商品销量）或聚类问题（如用户群体细分）等实际场景。在数据处理方面，我特别希望能学习到如何有效地处理数据中的缺失值、异常值，如何进行特征选择和特征提取，以及如何对数据进行标准化和归一化，这些都是构建可靠模型的基础。在模型评估部分，我希望能够深入理解各种评估指标的意义，以及如何通过交叉验证等方法来衡量模型的泛化能力，避免过拟合。总之，我希望这本书能够成为我学习和实践机器学习的得力助手，让我能够自信地运用R语言，开启一段富有成效的机器学习探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

清晰，比ISL容易很多，不够看啊

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