统计学习方法

统计学习方法
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作者:
出版社: 清华大学出版社
2012-03
版次: 1
ISBN: 9787302275954
定价: 38.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 235页
字数: 314千字
正文语种: 简体中文
  •   统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。  《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。 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。 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1.5i~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2.3感知机学习算法本章概要继续阅读习题参考文献第3章众近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.3k近邻法的实现:kd树本章概要继续阅读习题参考文献第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本章概要继续阅读习题参考文献第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
  • 内容简介:
      统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。  《统计学习方法》是统计学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
  • 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:
    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1.5i~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2.3感知机学习算法本章概要继续阅读习题参考文献第3章众近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.3k近邻法的实现:kd树本章概要继续阅读习题参考文献第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本章概要继续阅读习题参考文献第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
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