统计学习方法 李航 统计学教材 教辅教学参考书数学教材 统计学习方法概论感知机 k近邻法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：25709668532

丛书名： 统计学习方法

开本：16开

出版时间：2012-03-01

 

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	统计学习方法
作者：
市场价：	38元
ISBN号：	9787302275954
出版社：	清华大学出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：其他	语种：中文
出版时间：2012-03-01	版次：1	页数：235
印刷时间：2012-03-01	印次：1	字数：314.00千字

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。本书**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*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**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

**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**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  **0章 隐马尔可夫模型  **1章 条件随机场  **2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

 

《统计学习方法》：通往数据洞察的坚实阶梯 在这个信息爆炸的时代，数据如同涌动的河流，蕴藏着无尽的价值。而统计学习，正是驾驭这股河流、发掘其深层规律的强大工具。李航的《统计学习方法》系列，恰似一座灯塔，照亮了通往数据洞察之路，为无数学习者提供了理解和应用统计学习理论的坚实基础。本书并非仅仅罗列枯燥的公式和抽象的概念，而是以清晰的逻辑、循序渐进的讲解，将复杂的统计学习思想娓娓道来，带领读者一步步深入理解机器学习的精髓。 开篇点亮智慧之灯：感知机与线性模型 学习的旅程总是从最基础的概念开始。本书的开篇，便以“感知机”这一早期而经典的神经网络模型，拉开了统计学习的序幕。感知机虽然简单，却蕴含了二分类线性模型的思想，展示了如何通过迭代优化来寻找一个能够区分不同类别的超平面。它不仅是一个历史性的里程碑，更是理解更复杂模型的基础。紧随其后，本书深入讲解了“线性模型”，包括线性回归和逻辑斯蒂回归。线性回归以其直观的数学形式，展现了如何通过建立变量之间的线性关系来预测连续值；而逻辑斯蒂回归则巧妙地将线性模型映射到概率空间，实现了对离散变量（如二分类）的预测。这两个模型的重要性不言而喻，它们是许多更高级算法的基石，理解它们，就如同掌握了开启更广阔统计学习世界的一把钥匙。本书在介绍这些模型时，不仅会阐述其数学原理，还会结合实际应用的场景，让读者体会到理论的魅力。 探索邻里间的奥秘：K近邻法 当数据的分布变得复杂，线性模型可能显得力不从心。此时，直观且易于理解的“K近邻法”（K-Nearest Neighbors，KNN）便登上了舞台。KNN的原理极为简洁：一个样本的类别由其最近的K个邻居的类别多数决定。这种“近朱者赤，近墨者黑”的思想，在模式识别和分类问题中表现出色。本书将详细解析KNN的算法流程，包括距离度量的选择、K值的确定以及分类决策过程。更重要的是，本书会探讨KNN的优缺点，以及如何通过一些技巧来优化其性能，例如如何处理高维数据和如何选择合适的距离度量。KNN虽然简单，但其背后的“局部性”思想，在许多机器学习场景中都至关重要。 深入感知世界：概率与统计的基石 在理解感知机、线性模型以及KNN等模型背后，都离不开概率论和数理统计的深厚根基。《统计学习方法》系列并未回避这些基础知识，而是以一种恰到好处的方式将其融入到讲解之中。书中会系统回顾概率分布、随机变量、期望、方差等基本概念，并在此基础上深入探讨最大似然估计、最大后验估计等参数估计方法。这些方法是构建统计模型、从数据中学习参数的核心。理解这些统计学原理，能够帮助读者更深刻地理解模型是如何工作的，以及模型的局限性所在。例如，在介绍逻辑斯蒂回归时，会详细讲解如何通过最大似然估计来求解模型参数，这不仅是理论的推导，更是一种思想的传承。 模型优化的艺术：偏差与方差的权衡 任何模型都有其局限性，如何评估和优化模型是统计学习中的核心课题。《统计学习方法》系列对于“偏差-方差”（Bias-Variance）权衡的讲解，堪称点睛之笔。书中会详细阐述偏差（模型与真实关系之间的系统性误差）和方差（模型对不同训练数据集敏感程度）的概念，以及它们如何影响模型的泛化能力。过高的偏差意味着模型过于简单，未能捕捉数据中的真实规律（欠拟合）；过高的方差则意味着模型过于复杂，容易过度拟合训练数据，导致在未见过的数据上表现不佳（过拟合）。本书将深入探讨各种模型优化技术，例如正则化（L1、L2）、交叉验证等，并阐明它们如何帮助我们在偏差和方差之间找到一个最佳平衡点，从而构建出具有良好泛化能力的模型。 决策树的智慧：多叉树的遍历与剪枝 在分类和回归问题中，“决策树”以其易于解释和可视化而著称。《统计学习方法》系列将深入浅出地讲解决策树的构建过程，包括信息增益、增益率、基尼系数等特征选择准则，以及如何通过递归地划分数据集来生成树。本书会详细阐述ID3、C4.5、CART等经典决策树算法，并分析它们的优劣。更重要的是，本书会重点讲解“剪枝”技术，这是避免决策树过拟合的关键。通过预剪枝和后剪枝，可以有效地提升决策树在未知数据上的表现。决策树的学习，不仅是算法的学习，更是一种“分而治之”的思维方式在统计学习中的体现。 支持向量机的力量：间隔的最大化与核技巧 “支持向量机”（Support Vector Machine，SVM）是统计学习领域的一个里程碑式的工作，它以其优越的性能和坚实的理论基础，在许多领域取得了巨大成功。《统计学习方法》系列将对SVM进行详尽的阐述，包括其基本原理：寻找最大间隔的超平面，以及如何利用“核技巧”（Kernel Trick）来处理非线性可分的数据。核技巧的神奇之处在于，它能够在高维甚至无限维的空间中进行计算，而无需显式地将数据映射到该空间。本书将详细讲解各种常用的核函数，如线性核、多项式核、径向基核（RBF）等，并分析它们在不同场景下的适用性。理解SVM，不仅是理解一个具体的算法，更是理解一种强大的“升维”思想在机器学习中的应用。 概率图模型的融合：贝叶斯网络的推断与学习 当问题涉及变量间的复杂依赖关系时，“概率图模型”（Probabilistic Graphical Models，PGM）便成为强大的建模工具。本书将介绍“贝叶斯网络”（Bayes Network）作为概率图模型的一个重要代表。贝叶斯网络能够以图的形式清晰地表示变量之间的条件依赖关系，并通过推理算法来回答关于这些变量的查询。本书将讲解贝叶斯网络的结构学习（如何从数据中学习网络结构）和参数学习（如何学习条件概率表），以及各种重要的推断算法，如变量消除、信念传播等。概率图模型的学习，是将概率论的严谨性与图论的直观性相结合的典范，为解决复杂的推理和学习问题提供了强大的框架。 集成学习的集大成：Bagging、Boosting与随机森林 “集成学习”（Ensemble Learning）是一种强大的技术，通过结合多个学习器的预测结果，来获得比单个学习器更好的性能。本书将重点介绍两种主流的集成学习方法：Bagging和Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）通过自助采样和并行训练弱学习器，来降低模型的方差。而Boosting则通过迭代地关注错误分类的样本，逐步提升模型的准确性。AdaBoost、Gradient Boosting等经典Boosting算法将被详细剖析。此外，基于决策树的集成学习方法——“随机森林”（Random Forest），作为Bagging的一个重要变种，其随机性和强大的泛化能力也将被深入讲解。集成学习的理念，在于“集思广益”，通过多个模型的协同工作，克服单一模型的不足。 序列模型的探索：隐马尔可夫模型 对于存在时间顺序或者序列结构的数据，例如语音识别、自然语言处理中的文本序列等，需要特殊的模型来处理。“隐马尔可夫模型”（Hidden Markov Model，HMM）是处理这类序列数据的经典模型。本书将深入讲解HMM的三个基本问题：评估问题（给定模型和观测序列，计算该序列出现的概率）、解码问题（给定模型和观测序列，找到最有可能的隐藏状态序列）和学习问题（给定观测序列，学习模型参数）。HMM在许多序列分析任务中都发挥着重要作用，其对隐含状态的建模思想，是理解更多复杂序列模型的基础。 无监督学习的洞察：聚类与降维 除了监督学习，统计学习还包括“无监督学习”，即在没有标签的情况下，从数据中发现隐藏的模式。《统计学习方法》系列将重点介绍两种重要的无监督学习技术：聚类和降维。聚类旨在将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇间的样本相似度低。K-means、层次聚类等经典聚类算法将进行讲解。降维则旨在减少数据的维度，同时尽可能保留原始数据的信息，这对于可视化、去噪和提高算法效率至关重要。主成分分析（PCA）作为一种经典的线性降维方法，其原理和应用也将被详细阐述。无监督学习的价值在于，它能够帮助我们探索数据的内在结构，发现潜在的规律，即使我们事先对数据一无所知。 结语：数据科学的坚实基石 《统计学习方法》系列，正如其名，是一本关于“统计学习方法”的百科全书。它不仅仅是理论的堆砌，更是思想的传递。通过对感知机、K近邻法、线性模型、决策树、支持向量机、概率图模型、集成学习、隐马尔可夫模型、聚类、降维等核心内容的深入讲解，本书为读者构建了一个全面而系统的统计学习知识体系。无论是希望深入理解机器学习算法原理的研究者，还是希望应用统计学习解决实际问题的工程师，亦或是对数据科学充满好奇的学生，都能在这本书中找到宝贵的启示和坚实的指引。它将帮助您掌握从数据中提炼洞察、构建智能模型、解决复杂问题的能力，成为您在数据科学领域探索的宝贵伴侣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理，体现出一种传统学术著作的稳重感，但实话实说，在现代数字化阅读日益普及的今天，它在用户体验上还是有提升空间的。比如，书中某些关键术语的强调方式比较单一，主要是通过加粗来实现，缺乏色彩或不同字体样式来区分核心概念与辅助说明文字，这使得在快速检索信息时，眼睛需要花费更多时间去定位重点。另外，作为一本涉及众多算法的书籍，书中对图表的使用频率似乎偏低，很多复杂的决策边界、特征空间的划分，如果能辅以清晰、高质量的插图，哪怕是黑白的，也能极大地减轻读者的心智负担，避免仅仅依赖文字描述来构建空间想象。我记得在学习某个聚类算法的迭代过程时，如果能有一个动态的示意图或者清晰的静态流程图来展现每一步的收敛过程，效果会比纯文字描述强上百倍。它更像是一份扎实的理论手册，对可视化和交互性内容的重视程度相对不足。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺别致的，封面用了一种比较沉稳的深蓝色调，字体排版也显得相当专业，一看就知道是面向严肃学习者的。我个人对这种传统教科书的质感比较偏爱，拿在手里沉甸甸的，很有踏实感。不过，初次翻阅时，我对内容组织结构上的第一印象是略显紧凑，特别是前几章，作者似乎急于将核心概念铺陈开来，导致初学者可能需要反复咀嚼才能真正消化。比如在介绍一些基础的数学工具时，如果能再多一些直观的图示或者生活中的类比来辅助说明，无疑会大大降低入门的心理门槛。我记得翻到某个关于优化算法的部分，公式推导得非常严谨，这固然是学术严谨性的体现，但对于那些更侧重于应用和快速上手的读者来说，可能需要更多“Why”和“How”的解释，而不仅仅是“What”。总的来说，它更像是一本给已经有一定数理基础的人准备的深度参考资料，而不是一本面向完全零基础的“零失败入门指南”。这可能也是这类经典教材的共同特点吧，追求的是深度和理论的完备性，牺牲了一点点易读性。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度来看，这本书无疑是一部值得收藏的资料，它对统计学习的底层原理挖掘得非常透彻，几乎涉及了主流方法的方方面面，那种“溯本求源”的论述方式，对于希望深入理解算法“为什么是这样”的读者来说，是无价之宝。但是，对于当下技术发展日新月异的领域，比如深度学习前沿的一些最新进展或者特定领域（如自然语言处理或计算机视觉）中统计学习方法的特化应用，这本书的覆盖面显得有些保守和侧重于经典模型。它更像是为学习者打下一个坚实且不可动摇的“地基”，但如果读者期待的是能直接用于解决最新工业界热点问题的“现成模块”，可能会发现书中的内容相对“陈旧”了一点，需要自己进行大量的知识迁移和二次开发。因此，这本书更适合作为构建理论框架的基石，而不是一本紧跟业界潮流的“实战指南”。它的价值在于其不变的、普适的数学原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，怎么说呢，就像一位知识渊博但性格略显内敛的教授在娓娓道来，逻辑链条极其清晰，几乎没有可以挑剔的跳跃性思维。它最大的优点在于其叙述的严密性和覆盖的广度，每一个模型、每一个算法的引入，都有其清晰的理论基础和数学推导作为支撑，让人感觉自己每翻过一页，对整个统计学习的版图都看得更清楚一分。然而，这种极致的严谨性，有时也会让阅读过程变得有些枯燥，尤其是在处理一些较为抽象的概念时，缺乏那种活泼的、引导性的语言来点燃读者的好奇心。我期望看到更多的实际案例分析，哪怕是简短的片段，用来说明这些抽象公式在现实世界中是如何解决具体问题的。比如，在讨论模型选择和评估准则时，如果能穿插一些实际项目中的“踩坑”经验或成功的案例对照，而不是纯粹的理论阐述，读起来的代入感会强很多。它更像是一部严谨的数学工具箱，需要使用者自己去摸索如何用这些工具去建造应用的大厦。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体难度梯度设置，对于一个勤奋的自学者来说，确实构成了一道不小的挑战。它假设读者具备扎实的线性代数、概率论和微积分基础，并且能够坦然面对大量的公式推导。在我阅读的过程中，时不时会发现自己不得不停下来，回到其他参考书去复习某个微积分中的定理，才能继续理解书中的某个证明步骤。这种“高起点”的设定，虽然保证了内容的学术纯粹性，但也无形中设置了很高的门槛。我期待看到更多的“铺垫”——比如在引入复杂的损失函数或正则化项之前，能有一个更详细的背景介绍，解释为什么我们需要引入这样的结构来解决特定的学习难题，而不是直接跳入数学定义。总而言之，这是一本需要投入大量时间和精力的“硬核”读物，它更青睐那些享受推导过程、并视之为学习乐趣的数学爱好者，对于仅仅想快速掌握“如何使用”模型的人来说，可能会感到步履维艰。