统计学习方法

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出版者:清华大学出版社
作者:李航
出品人:
页数:235
译者:
出版时间:2012-3
价格:38.00元
装帧:平装
isbn号码:9787302275954
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习
  • 统计学习
  • 统计学
  • 数据挖掘
  • 数学
  • 计算机
  • 统计
  • MachineLearning
  • 统计学
  • 学习方法
  • 数据分析
  • 机器学习
  • 概率论
  • 统计建模
  • 数据科学
  • 数学方法
  • 预测模型
  • 回归分析
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具体描述

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。

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。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。

目录信息

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 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
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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
· · · · · · (收起)

读后感

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统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随...  

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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...  

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这本书一共235页,写了10个算法,可见每个算法都介绍的篇幅不长,貌似每个算法该讲的都讲了。 详细看了一章最大熵,发现其实都是对已有文献的翻译,其中的部分符号修改了,更加通俗易读。不过翻译的非常好,是目前国内翻译的最好的吧。 最大熵的举例来自论文...  

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薄薄的一本,纯理论,详细的公式推导,跟着推一遍提升很大! 由于是纯理论,所以配着《机器学习实战》非常好用!这样既明白了原理,也能用python写出具体的代码,加深了学习印象。虽然在真正的工程中,很可能使用的是scikit-learn库,但是自己敲一遍代码还是很好的。

用户评价

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结构清晰。这一点足以打5分。

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对见过这些算法又不太了解理论的童鞋比较好,对初学者来说解释的不够,对高手来说就是复习总结了一遍。

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除了是中文这一点之外,没什么其它太大的亮点

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: TP181/4424

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