An Elementary Introduction to Statistical Learning Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Sanjeev Kulkarni

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2011-8-2

价格:USD 122.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470641835

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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《统计学习基础：理论与实践》 内容梗概 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学习理论的入门。它系统地介绍了统计学习的核心概念、关键模型和基本算法，并强调了理论基础与实际应用之间的联系。全书结构清晰，逻辑严谨，力求让初学者在理解抽象理论的同时，也能掌握解决实际问题的能力。 章节内容详述 第一部分：统计学习基础 第一章：引言 统计学习概述： 介绍统计学习的定义、研究对象以及在人工智能、数据挖掘、机器学习等领域的广泛应用。阐述统计学习是关于计算机从数据中学习的理论，其核心目标是构建模型以做出预测或决策。 监督学习、无监督学习与半监督学习： 详细区分这三类主要的学习范式。监督学习（Supervised Learning）侧重于从带有标签的数据中学习映射关系，例如分类和回归。无监督学习（Unsupervised Learning）则关注从无标签数据中发现隐藏的结构和模式，如聚类和降维。半监督学习（Semi-Supervised Learning）则介于两者之间，利用少量标签数据和大量无标签数据进行学习。 模型评估与选择： 强调模型性能评估的重要性，介绍常用的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等）及其适用场景。讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念，以及如何通过模型选择来平衡模型的复杂度和泛化能力。 偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）： 深入讲解这一核心理论工具，解释模型误差如何分解为偏差、方差和不可约误差。通过偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）来理解模型复杂度的影响，并指导如何选择合适的模型以获得最佳的泛化性能。 第二章：线性模型 线性回归（Linear Regression）： 介绍最基础的回归模型，讲解最小二乘法（Least Squares）求解参数的方法。推导损失函数（Loss Function）和代价函数（Cost Function）的概念。 正则化（Regularization）： 解决过拟合问题的关键技术。详细介绍L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），阐述它们如何通过向损失函数添加惩罚项来约束模型参数，从而提高模型的泛化能力。特别强调L1正则化在特征选择方面的作用。 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）： 介绍用于二分类问题的经典模型。讲解Sigmoid函数（或称为Logistic函数）的作用，如何将线性模型的输出映射到概率值。推导最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）方法来求解模型参数。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）： 从概率模型角度介绍LDA，将其视为一种生成模型。解释LDA如何通过最大化类间散度（Between-class Scatter）和最小化类内散度（Within-class Scatter）来找到最优的投影方向，从而实现分类。 第三章：支持向量机（Support Vector Machines, SVM） 函数间隔与几何间隔： 介绍SVM的核心概念，解释间隔（Margin）在分类中的重要性，以及如何最大化间隔来获得鲁棒的分类器。 硬间隔SVM（Hard-Margin SVM）： 针对线性可分数据，介绍如何通过优化问题来求解最大间隔超平面。解释支持向量（Support Vectors）在决策边界形成中的关键作用。 软间隔SVM（Soft-Margin SVM）： 讨论线性不可分数据的情况，引入松弛变量（Slack Variables）和惩罚参数（C），解释软间隔SVM如何允许少量误分类以获得更好的泛化性能。 核方法（Kernel Methods）： 介绍核技巧（Kernel Trick）的强大之处，使其能够处理非线性可分问题。详细讲解常用的核函数，如多项式核（Polynomial Kernel）、径向基核（Radial Basis Function, RBF）和Sigmoid核。阐述如何通过核函数将数据映射到高维空间，从而实现线性可分。 第四章：核函数 核函数的定义与性质： 深入探讨核函数的数学定义，以及它们在核方法中的作用。解释核函数如何计算高维空间中的内积，而无需显式地计算映射。 常用核函数详解： 再次回顾和深入分析多项式核、RBF核和Sigmoid核的特点、参数选择以及在不同问题上的适用性。 核方法的优势与局限： 总结核方法的优点，如处理高维数据、非线性关系，以及其可能的计算复杂度问题和对参数敏感性。 第二部分：模型评估与选择 第五章：模型评估与选择 数据集划分： 讲解训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）的作用。说明如何合理划分数据集以进行有效的模型评估和选择。 交叉验证（Cross-Validation）： 详细介绍K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）等方法，解释其如何充分利用数据，减少评估结果的偶然性，从而更可靠地估计模型的泛化能力。 偏差-方差权衡的进一步探讨： 结合交叉验证等评估方法，进一步分析偏差和方差对模型性能的影响，以及如何根据评估结果调整模型复杂度。 模型选择的策略： 总结各种模型选择的策略，包括基于性能指标的选择、基于信息准则（如AIC、BIC）的选择，以及基于交叉验证的选择。 第六章：集成学习（Ensemble Learning） 集成学习的原理： 介绍集成学习的核心思想，即通过组合多个学习器（Base Learners）的预测来获得比单一学习器更好的性能。 Bagging（Bootstrap Aggregating）： 详细讲解Bagging的实现过程，包括Bootstrap抽样（Bootstrap Sampling）和并行集成。以随机森林（Random Forest）为例，介绍其如何通过构建多棵决策树并进行投票（分类）或平均（回归）来提高预测准确性和鲁棒性。 Boosting： 介绍Boosting的迭代思想，即后一个学习器重点关注前一个学习器的错误。重点讲解AdaBoost（Adaptive Boosting）和Gradient Boosting（如Gradient Boosting Machines, GBM）的原理，解释它们如何逐步减小偏差。 Stacking： 介绍Stacking（堆叠泛化）方法，即训练一个元学习器（Meta-Learner）来学习如何组合多个基础学习器的预测结果。 第三部分：决策树与神经网络 第七章：决策树（Decision Trees） 决策树的构建： 介绍如何通过贪婪的自顶向下（Top-down）递归划分（Recursive Partitioning）来构建决策树。解释常用的划分准则，如信息增益（Information Gain）、增益率（Gain Ratio）和基尼不纯度（Gini Impurity）。 剪枝（Pruning）： 解决决策树过拟合问题的关键技术。介绍预剪枝（Pre-pruning）和后剪枝（Post-pruning）的方法，以及如何使用验证集或交叉验证来选择最优的剪枝策略。 决策树的优缺点： 分析决策树模型的可解释性强、易于理解和实现的优点，以及在处理连续特征和容易过拟合的缺点。 第八章：神经网络（Neural Networks） 感知机（Perceptron）： 介绍最简单的神经网络模型，理解其线性分类能力。 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）： 介绍具有多个隐藏层的神经网络。讲解激活函数（Activation Functions）的作用，如Sigmoid、ReLU等。 前向传播与反向传播算法（Forward Propagation and Backpropagation）： 详细阐述神经网络的学习过程。前向传播用于计算输出，反向传播则用于计算损失函数关于模型参数的梯度，进而更新参数。 深度学习（Deep Learning）简介： 简要介绍深度学习的概念，强调其在处理复杂模式识别任务中的优势，以及与传统神经网络的区别。 第四部分：无监督学习 第九章：聚类（Clustering） 聚类的目标与应用： 介绍无监督学习中的聚类任务，即将相似的数据点分到同一组（簇）。探讨聚类在市场细分、图像分割、异常检测等领域的应用。 K-Means算法： 详细介绍K-Means算法的原理和步骤，包括初始化簇中心、分配数据点到最近的簇、更新簇中心等迭代过程。讨论K-Means的优缺点，如对初始值敏感、只能发现球状簇等。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍两种主要的层次聚类方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。解释如何构建聚类树（Dendrogram），以及如何通过剪切树来获得不同层次的聚类结果。 DBSCAN算法： 介绍基于密度的聚类算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），它能够发现任意形状的簇，并且对噪声不敏感。 第十章：降维（Dimensionality Reduction） 降维的必要性与目标： 讨论高维数据带来的“维度灾难”（Curse of Dimensionality）问题，以及降维在数据可视化、特征提取、模型训练加速等方面的作用。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 详细介绍PCA的原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量的计算。解释PCA如何找到数据方差最大的方向（主成分），并将数据投影到低维空间。 流形学习（Manifold Learning）： 介绍流形学习的基本思想，即认为高维数据实际上存在于一个低维流形上。介绍Isomap和t-SNE等经典流形学习算法，它们旨在保留数据在高维空间中的局部或全局结构。 第五部分：概率图模型与模型推断 第十一章：概率图模型（Probabilistic Graphical Models） 图模型基础： 介绍图模型作为一种表示概率分布的强大工具，通过图结构来刻画变量之间的依赖关系。 贝叶斯网络（Bayesian Networks）： 讲解有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）如何表示变量之间的条件依赖关系。介绍条件概率表（Conditional Probability Table, CPT）的概念。 马尔可夫随机场（Markov Random Fields）： 介绍无向图（Undirected Graph）如何表示变量之间的联合概率分布。讲解因子（Factors）和势函数（Potential Functions）的概念。 模型推断（Inference）： 介绍在图模型中进行概率推断的问题，如计算边缘概率（Marginal Probability）、条件概率（Conditional Probability）等。 第十二章：模型推断 精确推断（Exact Inference）： 介绍变量消除算法（Variable Elimination）等用于精确计算概率的方法，并分析其在某些图结构上的效率。 近似推断（Approximate Inference）： 讨论在复杂模型中精确推断的困难，介绍常用的近似推断方法，如： 采样方法（Sampling Methods）： 如马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，包括Gibbs采样等。 变分推断（Variational Inference）： 介绍如何通过优化一个近似分布来逼近真实的后验分布。 第六部分：贝叶斯统计学习 第十三章：贝叶斯学习（Bayesian Learning） 贝叶斯定理与先验/后验分布： 深入讲解贝叶斯定理，以及先验分布（Prior Distribution）和后验分布（Posterior Distribution）在贝叶斯统计中的核心作用。 贝叶斯模型与预测： 介绍如何构建贝叶斯模型，并进行参数推断。阐述贝叶斯预测（Bayesian Prediction）的特点，即输出一个预测分布，而非单一的点估计。 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）在贝叶斯推断中的应用： 再次强调MCMC方法在处理复杂贝叶斯模型参数推断中的重要性，并展示具体示例。 贝叶斯模型选择： 介绍如何使用贝叶斯因子（Bayes Factor）等方法进行模型选择。 第七部分：高级主题与实践 第十四章：高斯过程（Gaussian Processes） 高斯过程的定义与性质： 介绍高斯过程作为一种强大的非参数模型，能够对函数进行建模，并提供不确定性估计。 核函数与协方差函数： 讲解高斯过程中核函数（或称为协方差函数）的作用，以及如何选择合适的核函数来捕捉数据中的不同特征。 高斯过程回归（Gaussian Process Regression）： 演示如何利用高斯过程进行回归任务，并解读其预测结果中的均值和方差。 第十五章：模型可解释性与因果推断（Model Interpretability and Causal Inference） 模型可解释性的重要性： 讨论在实际应用中，理解模型决策过程的必要性，尤其是在医疗、金融等领域。 可解释性技术： 介绍一些常用的模型可解释性技术，如特征重要性（Feature Importance）、部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等。 因果推断基础： 引入因果推断的概念，区分相关性（Correlation）与因果性（Causation）。简要介绍因果图模型、潜在结果模型（Potential Outcomes Framework）等。 第十六章：统计学习的未来发展 最新研究方向： 展望统计学习领域的前沿研究方向，如大规模机器学习、强化学习（Reinforcement Learning）的进展、可信赖人工智能（Trustworthy AI）、公平性（Fairness）与隐私保护（Privacy Preservation）等。 开放性问题与挑战： 探讨当前统计学习面临的挑战和未解决的问题，鼓励读者深入探索。 本书特色 理论与实践并重： 每一章都力求在清晰阐述理论概念的同时，通过丰富的例子和对算法的讲解，引导读者理解其在实际问题中的应用。 循序渐进的结构： 内容从基础概念逐步深入到高级主题，适合不同背景的读者。 严谨的数学推导： 在必要之处进行严谨的数学推导，帮助读者深入理解算法背后的原理。 丰富的插图与图示： 通过图示直观地展示复杂概念，增强理解。 面向研究与工程： 既为有志于深入研究统计学习的读者打下坚实基础，也为实际从事数据科学、机器学习工程的专业人士提供实用的工具和方法。 本书旨在成为一本读者在统计学习领域探索旅程中不可或缺的指南。通过系统学习本书内容，读者将能够深刻理解统计学习的原理，并具备运用其解决复杂问题的能力。

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这本书简直是为那些初次涉足机器学习理论的读者量身定做的“引路明灯”！作者的叙述风格极其平易近人，仿佛你正在与一位经验丰富的导师进行一对一的交流。书中的每一个概念，即便是那些初看起来有些抽象的统计学习理论核心，都被巧妙地拆解成了易于理解的小块。例如，在讲解偏差与方差的权衡时，作者并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是通过一系列生动的例子和直观的图示，让读者能够真正“看”到模型复杂性对预测误差的影响。这种教学上的耐心和深度，极大地降低了初学者的畏惧感。我尤其欣赏它在基础概念建立上的扎实工作，它确保了读者在接触到更高级的主题之前，已经对“为什么”和“如何做”有了清晰的认识，而不是简单地记住一堆公式。对于那些希望打下坚实理论基础，而不是仅仅停留在调用库函数层面的学习者来说，这本书的价值无可估量。它不急于求成，而是步步为营，这种循序渐进的编排，使得学习过程既充实又富有成就感。

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读完这本书后，我最大的感受是它的“实用理论深度”。很多介绍统计学习的书籍，要么过于偏向理论推导而显得枯燥晦涩，要么过于偏向代码实现而缺乏对底层逻辑的深刻剖析。然而，这本书找到了一个绝佳的平衡点。它详尽地阐述了各种学习范式背后的数学逻辑和统计假设，但每一步推导都清晰可见，丝毫不拖泥带水。它不像某些教科书那样，将复杂的证明过程当作理所当然，而是像剥洋葱一样，层层深入，让你在理解了核心思想后，才能领会到数学工具的精妙之处。特别是在介绍正则化方法的章节，作者没有仅仅停留在L1和L2范数的区别上，而是深入探讨了它们在贝叶斯框架下对模型参数先验分布的影响，这对于希望将理论应用于实际模型选择和参数调优的工程师来说，提供了宝贵的洞察力。这本书不提供捷径，但它为你提供了最坚固的“镐头”和“指南针”。

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我必须指出，这本书的“理论严谨性”是其最突出的优点之一，但同时也是一个需要读者投入精力的门槛。它不会因为担心读者跟不上而回避那些关键的数学论证，相反，它将严谨性视为对读者智力的尊重。如果你期望的是一本只告诉你“这样做效果好”的书，那么你可能会觉得其中的证明部分略显冗长。然而，正是这些详尽的证明，为你提供了未来创新和解决疑难问题的基石。它教会你如何像一名真正的统计学家那样思考——即，不仅要关注模型的性能，更要关注其性能的统计显著性和泛化能力的理论保障。对于有志于从事学术研究或开发前沿算法的读者来说，这本书的价值在于，它为你提供了理解和批判现有文献的必备工具箱。它的深度是内敛的，需要读者静下心来细细品味。

评分☆☆☆☆☆

从排版和配图的角度来看，这本书也做了很多令人称赞的努力。许多复杂的概念，例如决策边界的几何解释、高维空间中的概率密度函数分布，都配上了清晰且恰到好处的图示。这些视觉辅助工具并非可有可无的点缀，而是理解抽象概念的关键桥梁。与一些排版拥挤、公式挤在一起的书籍不同，这本书的版面设计十分疏朗有致，留白恰当，阅读起来非常舒适，即使是长时间的攻读也不会产生强烈的视觉疲劳。这种对阅读体验的关注，无疑是作者对读者投入时间的尊重。总而言之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一份精心制作的学习地图，它用清晰的路径图和详尽的里程碑标记，引导你穿越统计学习理论这片广袤的领域，确保你的每一步都走得踏实而有意义。

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这本书的结构设计体现了作者对学习者认知负荷的深刻理解。它不像某些巨著那样试图在一本书中囊括所有流派的理论，而是聚焦于几个最核心、最具普适性的学习框架。这种聚焦策略保证了每一部分内容都能被深度挖掘，避免了蜻蜓点水。章节之间的逻辑衔接自然流畅，前一个知识点是下一个知识点成立的必要前提，形成了一个严密的知识链条。例如，在讨论了核方法的基础后，紧接着对支持向量机（SVM）的介绍就显得水到渠成，读者可以清晰地看到核技巧如何解决了高维空间中的非线性可分问题。这种精心设计的叙事流，让读者在阅读过程中能够持续保持心流状态，知识的积累是滚雪球式的，而非零散的堆砌。对于自学者而言，这种内部的连贯性，是避免中途放弃的巨大动力。

评分☆☆☆☆☆

虽然近一周来面试占去了相当多的时间，但是花了这么长时间才读完这本真是有点不可饶恕，此书很基本，但是对于那些只看算法与实现的朋友来说，依然是有料的，导论导论，窃以为勾勒出了大致思考的几个方向，并提出了问题，就已经很够了，并且自己还从中有了一些思考。 不过最大的问题在于，贝叶斯凭什么这么牛逼？

评分☆☆☆☆☆

虽然近一周来面试占去了相当多的时间，但是花了这么长时间才读完这本真是有点不可饶恕，此书很基本，但是对于那些只看算法与实现的朋友来说，依然是有料的，导论导论，窃以为勾勒出了大致思考的几个方向，并提出了问题，就已经很够了，并且自己还从中有了一些思考。 不过最大的问题在于，贝叶斯凭什么这么牛逼？

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我就想知道Harman写了哪些章节？？

评分☆☆☆☆☆

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虽然近一周来面试占去了相当多的时间，但是花了这么长时间才读完这本真是有点不可饶恕，此书很基本，但是对于那些只看算法与实现的朋友来说，依然是有料的，导论导论，窃以为勾勒出了大致思考的几个方向，并提出了问题，就已经很够了，并且自己还从中有了一些思考。 不过最大的问题在于，贝叶斯凭什么这么牛逼？