二手正版统计学习方法李航9787302275954
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作者李航
出版社清华大学出版社
ISBN9787302275954
出版时间2012-03
装帧平装
开本16开
定价38元
货号9787302275954
上书时间2024-07-27
商品详情
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导语摘要
李航编著的《统计学习方法》力求系统而详细地介绍统计学习的方法，在内容选取上，侧重介绍那些最重要、最常用的方法，特别是关于分类与标注问题的方法，对其他问题及方法，如聚类等，计划在今后的写作中再加以介绍，在叙述方式上，每一章讲述一种方法，各章内容相对独立、完整；同时力图用统一框架来论述所有方法，使全书整体不失系统性，读者可以从头到尾通读，也可以选择单个章节细读，对每一方法的讲述力求深入浅出，给出必要的推导证明，提供简单的实例，使初学者易于掌握方法的基本内容，领会方法的本质，并准确地使用方法，对相关的深层理论，则仅予以简述，在每章后面，给出一些习题，介绍一些相关的研究动向和阅读材料，列出参考文献，以满足读者进一步学习的需求，本书第1章简要叙述统计学习方法的基本概念，最后一章对统计学习方法进行比较与总结，此外，在附录中简要介绍一些共用的最优化理论与方法。
作者简介
李航 日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。
目录
1章 统计学习方法概论
1.1 统计学习
1.2 监督学习
1.3 统计学习三要素
1.4 模型评估与模型选择
1.5 i~则化与交叉验证
1.6 泛化能力
1.7 生成模型与判别模型
1.8 分类问题
1.9 标注问题
1.10 回归问题
本章概要
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习题
参考文献
第2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
2.3 感知机学习算法
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习题
参考文献
第3章众近邻法
3.1 k近邻算法
3.2 k近邻模型
3.3 k近邻法的实现：kd树
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习题
参考文献
第4章 朴素贝叶斯法
4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
4.2 朴素贝叶斯法的参数估计
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习题
参考文献
第5章 决策树
第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
第7章 支持向量机
第8章 提升方法
第9章 em算法及其推广
第10章 隐马尔可夫模型
第11章 条件随机场
第12章 统计学习方法总结
附录a 梯度下降法
附录b 牛顿法和拟牛顿法
附录c 拉格朗日对偶性
索引
内容摘要
主编推荐
《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考
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