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李航 著

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店铺： 文辉博库专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：11947987335

包装：平装

出版时间：2012-03-01

基本信息

书名：统计学习方法

：38.00元

作者：李航

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-03-01

ISBN：9787302275954

字数：314000

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.386kg

编辑推荐

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内容提要

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统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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*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*场等。除第1章概论和后一章总结外，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。

目录

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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

作者介绍

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文摘

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序言

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《深度解析：自然语言处理前沿技术与实践》 内容梗概 《深度解析：自然语言处理前沿技术与实践》是一本旨在为读者深入剖析现代自然语言处理（NLP）核心概念、算法原理及其在实际应用中的落地方法而精心编撰的著作。本书并非简单罗列技术名词，而是力求从宏观的理论基础出发，逐步深入到具体的技术细节，并通过丰富的实例，引导读者构建起对NLP领域从感知到理解、再到创造的完整认知框架。本书的独特之处在于，它将理论的深度与实践的广度巧妙结合，既为初学者构建坚实的理论基石，也为有经验的研究者和工程师提供前沿的洞见与实用的技巧。 第一部分：自然语言处理基础与发展历程 本书的开篇将带领读者回顾NLP跌宕起伏的发展历程，从早期基于规则和统计的方法，到机器学习的引入，再到如今深度学习的浪潮，梳理出NLP技术演进的关键节点和驱动力。我们将探讨早期NLP面临的挑战，例如词义消歧、句法分析的复杂性，以及统计方法的局限性。随后，我们将深入介绍传统NLP中的一些经典模型，如N-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注和命名实体识别中的应用。这部分内容旨在帮助读者建立对NLP领域全局性的认识，理解当前深度学习方法的出现并非偶然，而是长期技术积累的必然结果。 第二部分：深度学习在自然语言处理中的核心模型 本书的核心篇幅将聚焦于深度学习在NLP领域掀起的革命。我们将详细讲解构成现代NLP基石的各类深度学习模型： 循环神经网络（RNN）及其变种： 我们将从基础的RNN出发，讲解其如何处理序列数据，并通过引入门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）来解决梯度消失和爆炸问题，使其能够捕捉更长距离的依赖关系。我们将深入分析这些模型的内部结构、激活函数以及它们在文本生成、序列标注等任务中的优势。 卷积神经网络（CNN）在文本处理中的应用： 虽然CNN在图像领域更为人熟知，但本书将展示其在文本分类、情感分析等任务中的强大能力。我们将讲解CNN如何通过卷积核捕捉文本中的局部模式和特征，以及池化操作如何提取关键信息。 注意力机制（Attention Mechanism）： 这是近年来NLP领域最重要的创新之一。本书将详细阐述注意力机制的原理，它如何让模型在处理序列时“关注”到输入序列中的重要部分，从而显著提升了翻译、摘要等任务的性能。我们将介绍各种注意力变体，如自注意力（Self-Attention）。 Transformer模型： 作为当前NLP领域无可争议的王者，Transformer模型将是本书的重点。我们将分解Transformer的 Encoder-Decoder 架构，深入讲解其核心组件，包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈神经网络。我们将分析Transformer如何彻底改变了序列建模范式，摆脱了RNN的顺序处理限制，实现并行计算和更高效的特征学习。 第三部分：预训练语言模型与迁移学习 预训练语言模型（PLM）是当前NLP领域另一个革命性的概念。本书将深入探讨： 预训练与微调（Pre-training and Fine-tuning）： 我们将详细解释预训练的理念，即在海量无标注文本数据上训练一个大型模型，使其学习通用的语言表示。随后，我们将阐述如何通过微调，将预训练模型适应于各种下游的特定NLP任务，例如文本分类、问答系统、命名实体识别等。 代表性预训练模型： 本书将精选并深入介绍一些具有里程碑意义的预训练模型，包括BERT、GPT系列、RoBERTa、XLNet等。我们将分析它们的架构设计、预训练任务（如Masked Language Model, Next Sentence Prediction）、以及它们在不同任务上的性能表现和创新之处。 迁移学习的优势： 通过对预训练模型的深入分析，读者将深刻理解迁移学习如何极大地降低了NLP任务对大规模标注数据的依赖，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。 第四部分：NLP核心任务的深度实践 本书将围绕NLP领域的核心任务，结合深度学习方法，进行详细的讲解和案例分析： 文本分类与情感分析： 探讨如何利用CNN、RNN以及预训练模型进行文本的类别判断和情感倾向分析。 命名实体识别（NER）与信息抽取： 介绍如何利用序列标注模型，特别是基于Transformer的序列标注方法，来识别文本中的命名实体，并进一步进行关系抽取。 机器翻译（MT）： 深入讲解基于Seq2Seq模型和Transformer的机器翻译原理，包括编码器-解码器结构、注意力机制在翻译中的作用。 问答系统（QA）： 分析不同类型的问答系统，如抽取式问答、生成式问答，以及如何利用深度学习模型来理解问题并从文本中提取或生成答案。 文本生成： 探讨如何利用RNN、LSTM以及GPT等模型生成连贯、有意义的文本，包括对话生成、故事创作等。 文本摘要： 介绍抽取式和生成式文本摘要的技术，以及深度学习模型如何实现高质量的文本概括。 第五部分：模型评估、优化与未来趋势 本书的最后部分将引导读者关注NLP模型的实际应用和发展方向： 模型评估指标： 详细介绍各种NLP任务的常用评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、BLEU分数、ROUGE分数等，并分析其适用场景和局限性。 模型优化与部署： 探讨模型压缩、量化、加速等技术，以及如何将训练好的模型部署到实际生产环境中。 NLP的挑战与前沿： 讨论当前NLP领域仍面临的挑战，如常识推理、多模态理解、低资源语言处理、模型的可解释性等，并展望NLP的未来发展趋势，如大模型的新范式、具身智能与NLP的结合等。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 对人工智能和机器学习有一定基础，希望深入了解自然语言处理的开发者、工程师和数据科学家。 计算机科学、人工智能、语言学等相关专业的研究生和高年级本科生。 希望将NLP技术应用于实际业务场景的行业从业者。 对语言智能的奥秘充满好奇，渴望了解计算机如何“理解”和“生成”人类语言的读者。 总结 《深度解析：自然语言处理前沿技术与实践》力求成为一本全面、深入且实用的NLP技术指南。本书将带领读者穿越NLP技术的重重迷雾，抵达其核心的理论与实践前沿，帮助读者掌握构建强大NLP应用所需的知识和技能。通过对概念的透彻阐释、算法的细致剖析和案例的丰富展示，本书旨在激发读者在NLP领域的探索热情，并为他们在人工智能领域的发展之路提供坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令人敬佩的一点，或许是它在广度与深度之间所达成的近乎完美的平衡。它既没有像一些纯数学著作那样陷入微积分的无尽泥潭，也没有像一些应用型书籍那样流于表面。它在介绍每一个模型时，都清晰地勾勒出其统计学基础、优化目标以及在实际应用中可能遇到的偏差和方差权衡。我特别欣赏它对集成学习中“偏差-方差权衡”的阐释，它是如此的深入且富有洞察力，让我对模型泛化能力有了全新的认识。这本书的风格是冷静的、客观的，它从不推销任何一种方法为“万能钥匙”，而是客观陈述其优势与适用边界。对于我这样需要为复杂工程项目选择合适算法的从业者来说，这本书提供的不是现成的答案，而是构建判断体系的“原材料”。读完之后，我的代码可能没有立刻变得更简洁，但我看待模型选择和参数调整时的心态，无疑是变得更加审慎和有依据了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验……只能用“煎熬”来形容。我试图在通勤路上翻阅，结果差点因为过度集中精力而错过了我的站点。它的叙事风格极其克制和严谨，几乎没有多余的、煽动性的语言来引导读者的情绪。每一句话都像是经过精密计算的，目的性极强地向前推进理论。我印象最深的是对Boosting算法的阐述，它不是简单地罗列AdaBoost和Gradient Boosting的步骤，而是深入探讨了残差拟合的本质，以及如何通过梯度下降的思想来优化损失函数。这种深度，对于初学者来说，无疑是劝退的。我不得不经常停下来，回到概率论和线性代数的课本中去“充电”，否则后面的章节根本无法跟上。它更像是为已经有扎实数理基础的研究生或者资深工程师准备的“参考辞典”，而不是一本轻松愉快的入门导览。如果你期望看到Python代码示例或者如何在Kaggle上夺冠的“秘籍”，那你注定会失望。这本书的价值在于其“内功心法”，而非招式套路。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的典籍，初翻开时，着实被那密密麻麻的公式和晦涩的数学符号阵住了。我本以为自己对机器学习领域尚算了解，但一头扎进这片理论的汪洋，才发现自己不过是个在岸边拾贝的孩童。书中的推导过程逻辑严密到令人窒息，每一个看似随意的假设背后，都隐藏着深厚的数学功底支撑。它不像市面上那些流行的“速成”读物，试图用几张图表就勾勒出算法的轮廓，这本书是真真正正地在“教你做人”——教你理解这些算法是如何从最基础的概率论和优化理论一步步搭建起来的。花了大量时间啃下SVM那几章，那种豁然开朗的感觉，仿佛推开了新世界的大门。它不是那种读完就能立刻写出商业代码的工具书，而更像是一本武林秘籍，需要长久的内功修炼，才能真正体会到招式中的精髓。对于那些立志要在这条路上走远，想真正掌握模型底层逻辑的人来说，这本书是绕不开的“紧箍咒”，痛并快乐着。我尤其欣赏它对各种经典模型的全面覆盖，从线性模型到集成方法，脉络清晰，足以构建起完整的知识体系框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读过程，更像是一场与自己智力极限的搏斗。我尝试了多次“快速通读”的策略，但都以失败告终。它仿佛一个时间陷阱，一旦你开始深入某个章节的细节，时间就会以惊人的速度流逝，你却感觉自己只走出了几步。例如，在涉及非监督学习的那部分，对于各种聚类算法（K-Means、DBSCAN等）的收敛条件和距离度量标准的探讨，细致到了令人发指的地步。这不是那种告诉你“用哪个函数”的书，而是追问“为什么用这个函数”。我发现，当我试图用更现代的机器学习框架去套用书中的原理时，对那些框架底层实现的理解一下子清晰了不少。这本书的价值在于“去神秘化”，它剥去了算法华丽的外衣，让你直面其最朴素的数学本质。它绝对不是一本可以在咖啡馆里悠闲阅读的书籍，更适合在安静的书房，备着足够的草稿纸和计算器，进行一场严肃的学术对话。

评分☆☆☆☆☆

与其他宣扬“AI黑箱”论的书籍截然不同，这本书像一个一丝不苟的建筑师，为你展示了每一块砖石的规格、每一根钢筋的受力点。我花了最大的精力去理解贝叶斯理论在分类问题中的应用，尤其是在处理高维稀疏数据时的假设前提和局限性。作者对理论的把握是极其精准的，没有为了追求“新颖”而引入那些尚未被充分验证的概念，而是专注于那些经过时间检验的、具有坚实理论基础的方法。这种“复古”的严谨，反而给我带来了极大的安全感。它让我意识到，很多看似“过时”的算法，只要理解其内在的优化目标，在特定场景下依然能爆发出惊人的效能。这本书的版式设计也偏向学术化，图表简洁，重点突出，但这并不意味着阅读起来轻松——你必须主动地去“挖掘”其中的深意。它要求读者从一个被动接受知识的听众，转变为一个主动构建知识体系的实践者。