内容简介 · · · · · ·
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。
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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
1.5 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
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
3.1 k近邻算法
3.2 k近邻模型
3.3 k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
· · · · · · (收起)
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
本章概要
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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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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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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)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
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定理 2.1 (Novikoff) 设训练数据集 T={(𝑥₁,𝑦₁), (𝑥₂,𝑦₂), ..., (𝑥_N, 𝑦_N)} 是线性可分的, 其中 𝑥ᵢ∈𝒳=ℝⁿ, 𝑦ᵢ∈𝒴={-1,+1}, i=1,2,...,N, 则 (1) 存在满足条件 ||{\hat w}_{opt}||=1 的超平面 {\hat w}_{opt} \dot \hat x = w_opt \dot x + b_{opt} = 0 将数据集完全分开; 且存在 γ>0, 对所有 i=1,2,...,N ... (查看原文) —— 引自章节:第一篇 监督学习 -
算法 2.2 (感知机学习算法的对偶形式) ... (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文) —— 引自章节:第一篇 监督学习
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统计学习方法的书评 · · · · · · ( 全部 26 条 )
读完《统计学习方法》的评价
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
(展开)
读完李航老师的《统计学习方法》第二版以后对机器学习理论的认识相当于什么水平?
如果读透读懂了李航老师的《统计学习方法》第二版以后,对机器学习理论的认识相当于什么水平? 1、之所以强调理论认识,是因为你不看相关的代码书籍,你还是不会调包,你还是没法将“掌握的理论”+“想法”(既用理论解决具体问题的方法、路径) 通过代码来实现。但我认为这部分...
(展开)
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订阅关于统计学习方法的评论:
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4 有用 beren 2015-09-21 00:15:26
讲得很无趣,不过很多算法总结得都很好,看起来更像是一本课堂笔记,方便查阅
50 有用 triStone 2014-01-05 10:55:10
标准的国内教材,基本该涉及到的知识点都设计到了,就是不适合用来学习。只适合用作在学习完国外的教材或者课程之后当作手册来查询。
1 有用 蝉 2013-11-27 15:36:32
: TP181/4424
8 有用 谜团 2014-04-03 22:10:19
这本书对于算法的描述还算简洁。但是这本书仅仅是把一个算法本身描述清楚了,算法的来龙去脉,为什么要这么算都没有交代。理论基础明显不足。要是做机器学习的和统计学习的都只是知道怎么算而不知道为什么这么算,和算命的没有多大区别。
1 有用 jdxyw 2016-06-13 11:40:20
除了是中文这一点之外,没什么其它太大的亮点
0 有用 拖延有罪🐟 2022-11-07 15:44:51 浙江
补标
0 有用 or 1=1 2022-10-15 16:11:04 上海
一直压箱底很久了,从深圳一路带到了上海~ 这本书对简单了解下机器学习还是有帮助的,虽然大部分的公式其实都很难深入理解背后的意味,但整体而言还是有个简单的全貌~
0 有用 苏霍壹 2022-10-14 09:17:00 上海
综合来看不错,详略得当,主旨清晰,后面几章有点干
0 有用 K42 2022-10-08 12:19:53 美国
补标
0 有用 Ryan 2022-07-23 17:50:41
好