内容简介
《统计学习方法》是李航教授所著的一本经典教材，主要介绍了统计学习的基本概念、方法和应用。本书内容涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多个领域，适合作为高等院校计算机科学、统计学等相关专业的教材，也适合从事数据分析和机器学习研究的专业人士参考。
书中详细介绍了支持向量机、决策树、贝叶斯网络、神经网络等常用的统计学习方法，并结合实际案例进行了深入浅出的讲解。此外，本书还提供了大量的习题和实验，帮助读者巩固所学知识。
目录
符号表
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 正则化与交叉验证
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
继续阅读
习题
参考文献
第1章 统计学习方法概论
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
本章概要
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 正则化与交叉验证
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
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习题
参考文献
第1章 统计学习方法概论
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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