内容简介
《统计学习方法》是李航教授撰写的一部系统介绍统计学习理论与方法的经典教材。本书全面涵盖了统计学习的主要分支，包括监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习等核心内容。书中详细阐述了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯蒂回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等关键算法，每一章都从模型、策略和算法三个角度进行深入剖析。
本书不仅注重理论推导的严谨性，还通过大量实例和习题帮助读者理解算法的本质与应用场景。第1章介绍了统计学习的基本概念和常用术语，为后续学习打下基础。后续章节分别针对不同的学习任务，如分类、回归、标注和聚类等问题，提供了相应的经典算法及其数学原理。此外，书中还讨论了模型选择、特征选择、正则化以及核技巧等实用技术，使读者能够灵活地将理论应用于实际问题。
作为国内统计学习领域的标杆教材，本书适合作为计算机、自动化、数学及相关专业的研究生和高年级本科生教材，也适合作为从事人工智能、数据挖掘、机器学习等领域的科研人员和工程技术人员的参考书。李航教授以清晰的逻辑和通俗的语言，将复杂的统计学习理论变得易于理解和掌握，是学习机器学习的入门与进阶之选。
目录
插页
符号表
第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 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2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
符号表
第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 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2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
免责申明：
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，没有任何商业目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48时间内予以删除。
1. 本站分享的所有书籍均来源于自互联网，我们只进行收集整理，并不对书籍内容进行更改。
2. 部分书籍中可能有书籍压制者放置的广告，这并不是本站所为，请注意甄别。
3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，没有任何商业目的。
4. 本站分享的所有书籍，仅供个人学习研究使用，请勿用于任何商业用途，否则产生的一切法律纠纷与本站无关。
5. 如果这些书籍让你有所收获，在条件允许的情况下，请一定购买正版书籍，这是对创作者最好的支持。
6. 如果您是此书籍的版权所有者，且您不希望此作品出现在本站，请联系我们，我们将在收到您的请求后48时间内予以删除。
📖 支持知识自由流动
这本书的持续提供，需要服务器运行成本支持（约 3.7元/小时）
