详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。
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。曾任职于日本NEC公司中央研究所,微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员,现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。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。
暑假准备面试的时候,开始看这本书,刚开始看的时候,被书中的内容深深吸引住了,介绍了很多经典的机器学习算法,对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说,这绝对是一本经典之作。只是里面的数学推导太简略了,必要的数学知识讲解的也不是太清晰。在我看过andrew ng的讲义之...
评分李航博士这本《统计学习方法》与周志华教授的《机器学习》可以说是中文机器学习领域的经典教材,干货满满,自己如果读透并且实现一遍算法的话会有很大收获,可以参考我写的经验一起学习 https://blog.csdn.net/devil_bye/article/details/80724841
评分 评分花了2个星期看完了这本书,觉得作者前半部分写的还是挺用心的。当然前面的内容也比较简单。但是最后面两章写的有些莫名其妙,很多东西都根本没有交代清楚,上来就列个公式,都不告诉你是怎么来的。也可能是我水平有限,不过确实感觉作者在后两章节上写的有点应付得感觉
评分这本书干货为主,什么意思呢,就是多余的例子啊解释啊不多,很精简的就从问题定义开始,到算法,到分析。所以别看书这么薄,其实内容不少。当然,似乎作者还有意象再写一本,这本书现在还不全,有一些模型在本书总没有提到。 对于初学者而言,其实机器学习并不容易,如果只读这...
绝对不适合初学者。在理解了书所涉及的算法后,可以读本书。“事儿就这么个事儿,不解释”的范,典型的中式思维,精于总结而不精于解释。有点在于比其它谭浩强类计算机书认真点,每一章都会有论文的出处,可以自己去查。总之,适合回首往事,不适合一见钟情。
评分《机器学习》转化为假设空间搜索问题。本书将统计学习理解为凸优化,数值计算。但是,背景动机来源少。机器学习有三个组成部分:第一,数据;第二,模型或者估计函数;第三,需要降到最低的成本或损失。机器学习的整个raison detre过程实际上是其运用类似的统计问题来优化损失函数的过程。
评分绝对不适合初学者。在理解了书所涉及的算法后,可以读本书。“事儿就这么个事儿,不解释”的范,典型的中式思维,精于总结而不精于解释。有点在于比其它谭浩强类计算机书认真点,每一章都会有论文的出处,可以自己去查。总之,适合回首往事,不适合一见钟情。
评分五星。我只说一句话:当你真正用到这本书的时候,你才真正明白这本书有多好。作者是高人,高高山顶立,深深海底行。
评分部分讲解连贯性不强,不易理解。
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