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《统计学习方法》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、
……
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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。
[ 收起 ]
作者：李航
出版社：清华大学出版社
定价：38.00元
ISBN：7302275955
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第1章统计学习方法概论
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1.1统计学习
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1.2监督学习
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1.3统计学习三要素
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1.4模型评估与模型选择
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1.5i~则化与交叉验证
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1.6泛化能力
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1.7生成模型与判别模型
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1.8分类问题
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1.9标注问题
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1.10回归问题
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习题
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第2章感知机
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2.1感知机模型
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2.2感知机学习策略
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2.3感知机学习算法
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第3章众近邻法
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3.1k近邻算法
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3.2k近邻模型
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3.3k近邻法的实现：kd树
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第4章朴素贝叶斯法
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4.1朴素贝叶斯法的学习与分类
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4.2朴素贝叶斯法的参数估计
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第5章决策树
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第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
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第7章支持向量机
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第8章提升方法
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第9章em算法及其推广
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第10章隐马尔可夫模型
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第11章条件随机场
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第12章统计学习方法总结
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附录a梯度下降法
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附录b牛顿法和拟牛顿法
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第1章统计学习方法概论
1.1统计学习
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1.7生成模型与判别模型
1.8分类问题
1.9标注问题
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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
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
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
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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附录b牛顿法和拟牛顿法
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1.1统计学习
1.2监督学习
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1.4模型评估与模型选择
1.5i~则化与交叉验证
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