統計學習方法 李航 統計學教材 教輔教學參考書數學教材 統計學習方法概論感知機 k近鄰法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 雲宵爭鳴圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：25709668532

叢書名： 統計學習方法

開本：16開

齣版時間：2012-03-01

 

商品基本信息,請以下列介紹為準
商品名稱：	統計學習方法
作者：
市場價：	38元
ISBN號：	9787302275954
齣版社：	清華大學齣版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：其他	語種：中文
齣版時間：2012-03-01	版次：1	頁數：235
印刷時間：2012-03-01	印次：1	字數：314.00韆字

內容簡介

統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。本書**係統地介紹瞭統計學習的主要方法，特彆是監督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與*大熵模型、支持嚮量機、提升方法、em算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除**章概論和*後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給齣必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。為滿足讀者進一步學習的需要，書中還介紹瞭一些相關研究，給齣瞭少量習題，列齣瞭主要參考文獻。      《統計學習方法》是統計學習及相關課程的教學參考書，適用於高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。

目錄

**章 統計學習方法概論    1.1 統計學習    1.2 監督學習    1.3 統計學習三要素    1.4 模型評估與模型選擇    1.5 i~則化與交叉驗證    1.6 泛化能力    1.7 生成模型與判彆模型    1.8 分類問題    1.9 標注問題    1.10 迴歸問題    本章概要    繼續閱讀    習題    參考文獻  第2章 感知機    2.1 感知機模型    2.2 感知機學習策略    2.3 感知機學習算法    本章概要    繼續閱讀    習題    參考文獻  第3章眾近鄰法    3.1 k近鄰算法    3.2 k近鄰模型    3.3 k近鄰法的實現：kd樹    本章概要    繼續閱讀    習題    參考文獻  第4章 樸素貝葉斯法    4.1 樸素貝葉斯法的學習與分類    4.2 樸素貝葉斯法的參數估計    本章概要    繼續閱讀    習題    參考文獻  第5章 決策樹  第6章 邏輯斯諦迴歸與**熵模型  第7章 支持嚮量機  第8章 提升方法  第9章 em算法及其推廣  **0章 隱馬爾可夫模型  **1章 條件隨機場  **2章 統計學習方法總結  附錄a 梯度下降法  附錄b 牛頓法和擬牛頓法  附錄c 拉格朗日對偶性  索引

 

《統計學習方法》：通往數據洞察的堅實階梯 在這個信息爆炸的時代，數據如同湧動的河流，蘊藏著無盡的價值。而統計學習，正是駕馭這股河流、發掘其深層規律的強大工具。李航的《統計學習方法》係列，恰似一座燈塔，照亮瞭通往數據洞察之路，為無數學習者提供瞭理解和應用統計學習理論的堅實基礎。本書並非僅僅羅列枯燥的公式和抽象的概念，而是以清晰的邏輯、循序漸進的講解，將復雜的統計學習思想娓娓道來，帶領讀者一步步深入理解機器學習的精髓。 開篇點亮智慧之燈：感知機與綫性模型 學習的旅程總是從最基礎的概念開始。本書的開篇，便以“感知機”這一早期而經典的神經網絡模型，拉開瞭統計學習的序幕。感知機雖然簡單，卻蘊含瞭二分類綫性模型的思想，展示瞭如何通過迭代優化來尋找一個能夠區分不同類彆的超平麵。它不僅是一個曆史性的裏程碑，更是理解更復雜模型的基礎。緊隨其後，本書深入講解瞭“綫性模型”，包括綫性迴歸和邏輯斯蒂迴歸。綫性迴歸以其直觀的數學形式，展現瞭如何通過建立變量之間的綫性關係來預測連續值；而邏輯斯蒂迴歸則巧妙地將綫性模型映射到概率空間，實現瞭對離散變量（如二分類）的預測。這兩個模型的重要性不言而喻，它們是許多更高級算法的基石，理解它們，就如同掌握瞭開啓更廣闊統計學習世界的一把鑰匙。本書在介紹這些模型時，不僅會闡述其數學原理，還會結閤實際應用的場景，讓讀者體會到理論的魅力。 探索鄰裏間的奧秘：K近鄰法 當數據的分布變得復雜，綫性模型可能顯得力不從心。此時，直觀且易於理解的“K近鄰法”（K-Nearest Neighbors，KNN）便登上瞭舞颱。KNN的原理極為簡潔：一個樣本的類彆由其最近的K個鄰居的類彆多數決定。這種“近硃者赤，近墨者黑”的思想，在模式識彆和分類問題中錶現齣色。本書將詳細解析KNN的算法流程，包括距離度量的選擇、K值的確定以及分類決策過程。更重要的是，本書會探討KNN的優缺點，以及如何通過一些技巧來優化其性能，例如如何處理高維數據和如何選擇閤適的距離度量。KNN雖然簡單，但其背後的“局部性”思想，在許多機器學習場景中都至關重要。 深入感知世界：概率與統計的基石 在理解感知機、綫性模型以及KNN等模型背後，都離不開概率論和數理統計的深厚根基。《統計學習方法》係列並未迴避這些基礎知識，而是以一種恰到好處的方式將其融入到講解之中。書中會係統迴顧概率分布、隨機變量、期望、方差等基本概念，並在此基礎上深入探討最大似然估計、最大後驗估計等參數估計方法。這些方法是構建統計模型、從數據中學習參數的核心。理解這些統計學原理，能夠幫助讀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，在介紹邏輯斯蒂迴歸時，會詳細講解如何通過最大似然估計來求解模型參數，這不僅是理論的推導，更是一種思想的傳承。 模型優化的藝術：偏差與方差的權衡 任何模型都有其局限性，如何評估和優化模型是統計學習中的核心課題。《統計學習方法》係列對於“偏差-方差”（Bias-Variance）權衡的講解，堪稱點睛之筆。書中會詳細闡述偏差（模型與真實關係之間的係統性誤差）和方差（模型對不同訓練數據集敏感程度）的概念，以及它們如何影響模型的泛化能力。過高的偏差意味著模型過於簡單，未能捕捉數據中的真實規律（欠擬閤）；過高的方差則意味著模型過於復雜，容易過度擬閤訓練數據，導緻在未見過的數據上錶現不佳（過擬閤）。本書將深入探討各種模型優化技術，例如正則化（L1、L2）、交叉驗證等，並闡明它們如何幫助我們在偏差和方差之間找到一個最佳平衡點，從而構建齣具有良好泛化能力的模型。 決策樹的智慧：多叉樹的遍曆與剪枝 在分類和迴歸問題中，“決策樹”以其易於解釋和可視化而著稱。《統計學習方法》係列將深入淺齣地講解決策樹的構建過程，包括信息增益、增益率、基尼係數等特徵選擇準則，以及如何通過遞歸地劃分數據集來生成樹。本書會詳細闡述ID3、C4.5、CART等經典決策樹算法，並分析它們的優劣。更重要的是，本書會重點講解“剪枝”技術，這是避免決策樹過擬閤的關鍵。通過預剪枝和後剪枝，可以有效地提升決策樹在未知數據上的錶現。決策樹的學習，不僅是算法的學習，更是一種“分而治之”的思維方式在統計學習中的體現。 支持嚮量機的力量：間隔的最大化與核技巧 “支持嚮量機”（Support Vector Machine，SVM）是統計學習領域的一個裏程碑式的工作，它以其優越的性能和堅實的理論基礎，在許多領域取得瞭巨大成功。《統計學習方法》係列將對SVM進行詳盡的闡述，包括其基本原理：尋找最大間隔的超平麵，以及如何利用“核技巧”（Kernel Trick）來處理非綫性可分的數據。核技巧的神奇之處在於，它能夠在高維甚至無限維的空間中進行計算，而無需顯式地將數據映射到該空間。本書將詳細講解各種常用的核函數，如綫性核、多項式核、徑嚮基核（RBF）等，並分析它們在不同場景下的適用性。理解SVM，不僅是理解一個具體的算法，更是理解一種強大的“升維”思想在機器學習中的應用。 概率圖模型的融閤：貝葉斯網絡的推斷與學習 當問題涉及變量間的復雜依賴關係時，“概率圖模型”（Probabilistic Graphical Models，PGM）便成為強大的建模工具。本書將介紹“貝葉斯網絡”（Bayes Network）作為概率圖模型的一個重要代錶。貝葉斯網絡能夠以圖的形式清晰地錶示變量之間的條件依賴關係，並通過推理算法來迴答關於這些變量的查詢。本書將講解貝葉斯網絡的結構學習（如何從數據中學習網絡結構）和參數學習（如何學習條件概率錶），以及各種重要的推斷算法，如變量消除、信念傳播等。概率圖模型的學習，是將概率論的嚴謹性與圖論的直觀性相結閤的典範，為解決復雜的推理和學習問題提供瞭強大的框架。 集成學習的集大成：Bagging、Boosting與隨機森林 “集成學習”（Ensemble Learning）是一種強大的技術，通過結閤多個學習器的預測結果，來獲得比單個學習器更好的性能。本書將重點介紹兩種主流的集成學習方法：Bagging和Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）通過自助采樣和並行訓練弱學習器，來降低模型的方差。而Boosting則通過迭代地關注錯誤分類的樣本，逐步提升模型的準確性。AdaBoost、Gradient Boosting等經典Boosting算法將被詳細剖析。此外，基於決策樹的集成學習方法——“隨機森林”（Random Forest），作為Bagging的一個重要變種，其隨機性和強大的泛化能力也將被深入講解。集成學習的理念，在於“集思廣益”，通過多個模型的協同工作，剋服單一模型的不足。 序列模型的探索：隱馬爾可夫模型 對於存在時間順序或者序列結構的數據，例如語音識彆、自然語言處理中的文本序列等，需要特殊的模型來處理。“隱馬爾可夫模型”（Hidden Markov Model，HMM）是處理這類序列數據的經典模型。本書將深入講解HMM的三個基本問題：評估問題（給定模型和觀測序列，計算該序列齣現的概率）、解碼問題（給定模型和觀測序列，找到最有可能的隱藏狀態序列）和學習問題（給定觀測序列，學習模型參數）。HMM在許多序列分析任務中都發揮著重要作用，其對隱含狀態的建模思想，是理解更多復雜序列模型的基礎。 無監督學習的洞察：聚類與降維 除瞭監督學習，統計學習還包括“無監督學習”，即在沒有標簽的情況下，從數據中發現隱藏的模式。《統計學習方法》係列將重點介紹兩種重要的無監督學習技術：聚類和降維。聚類旨在將數據集劃分為若乾個簇，使得同一簇內的樣本相似度高，不同簇間的樣本相似度低。K-means、層次聚類等經典聚類算法將進行講解。降維則旨在減少數據的維度，同時盡可能保留原始數據的信息，這對於可視化、去噪和提高算法效率至關重要。主成分分析（PCA）作為一種經典的綫性降維方法，其原理和應用也將被詳細闡述。無監督學習的價值在於，它能夠幫助我們探索數據的內在結構，發現潛在的規律，即使我們事先對數據一無所知。 結語：數據科學的堅實基石 《統計學習方法》係列，正如其名，是一本關於“統計學習方法”的百科全書。它不僅僅是理論的堆砌，更是思想的傳遞。通過對感知機、K近鄰法、綫性模型、決策樹、支持嚮量機、概率圖模型、集成學習、隱馬爾可夫模型、聚類、降維等核心內容的深入講解，本書為讀者構建瞭一個全麵而係統的統計學習知識體係。無論是希望深入理解機器學習算法原理的研究者，還是希望應用統計學習解決實際問題的工程師，亦或是對數據科學充滿好奇的學生，都能在這本書中找到寶貴的啓示和堅實的指引。它將幫助您掌握從數據中提煉洞察、構建智能模型、解決復雜問題的能力，成為您在數據科學領域探索的寶貴伴侶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺彆緻的，封麵用瞭一種比較沉穩的深藍色調，字體排版也顯得相當專業，一看就知道是麵嚮嚴肅學習者的。我個人對這種傳統教科書的質感比較偏愛，拿在手裏沉甸甸的，很有踏實感。不過，初次翻閱時，我對內容組織結構上的第一印象是略顯緊湊，特彆是前幾章，作者似乎急於將核心概念鋪陳開來，導緻初學者可能需要反復咀嚼纔能真正消化。比如在介紹一些基礎的數學工具時，如果能再多一些直觀的圖示或者生活中的類比來輔助說明，無疑會大大降低入門的心理門檻。我記得翻到某個關於優化算法的部分，公式推導得非常嚴謹，這固然是學術嚴謹性的體現，但對於那些更側重於應用和快速上手的讀者來說，可能需要更多“Why”和“How”的解釋，而不僅僅是“What”。總的來說，它更像是一本給已經有一定數理基礎的人準備的深度參考資料，而不是一本麵嚮完全零基礎的“零失敗入門指南”。這可能也是這類經典教材的共同特點吧，追求的是深度和理論的完備性，犧牲瞭一點點易讀性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和細節處理，體現齣一種傳統學術著作的穩重感，但實話實說，在現代數字化閱讀日益普及的今天，它在用戶體驗上還是有提升空間的。比如，書中某些關鍵術語的強調方式比較單一，主要是通過加粗來實現，缺乏色彩或不同字體樣式來區分核心概念與輔助說明文字，這使得在快速檢索信息時，眼睛需要花費更多時間去定位重點。另外，作為一本涉及眾多算法的書籍，書中對圖錶的使用頻率似乎偏低，很多復雜的決策邊界、特徵空間的劃分，如果能輔以清晰、高質量的插圖，哪怕是黑白的，也能極大地減輕讀者的心智負擔，避免僅僅依賴文字描述來構建空間想象。我記得在學習某個聚類算法的迭代過程時，如果能有一個動態的示意圖或者清晰的靜態流程圖來展現每一步的收斂過程，效果會比純文字描述強上百倍。它更像是一份紮實的理論手冊，對可視化和交互性內容的重視程度相對不足。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，怎麼說呢，就像一位知識淵博但性格略顯內斂的教授在娓娓道來，邏輯鏈條極其清晰，幾乎沒有可以挑剔的跳躍性思維。它最大的優點在於其敘述的嚴密性和覆蓋的廣度，每一個模型、每一個算法的引入，都有其清晰的理論基礎和數學推導作為支撐，讓人感覺自己每翻過一頁，對整個統計學習的版圖都看得更清楚一分。然而，這種極緻的嚴謹性，有時也會讓閱讀過程變得有些枯燥，尤其是在處理一些較為抽象的概念時，缺乏那種活潑的、引導性的語言來點燃讀者的好奇心。我期望看到更多的實際案例分析，哪怕是簡短的片段，用來說明這些抽象公式在現實世界中是如何解決具體問題的。比如，在討論模型選擇和評估準則時，如果能穿插一些實際項目中的“踩坑”經驗或成功的案例對照，而不是純粹的理論闡述，讀起來的代入感會強很多。它更像是一部嚴謹的數學工具箱，需要使用者自己去摸索如何用這些工具去建造應用的大廈。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度來看，這本書無疑是一部值得收藏的資料，它對統計學習的底層原理挖掘得非常透徹，幾乎涉及瞭主流方法的方方麵麵，那種“溯本求源”的論述方式，對於希望深入理解算法“為什麼是這樣”的讀者來說，是無價之寶。但是，對於當下技術發展日新月異的領域，比如深度學習前沿的一些最新進展或者特定領域（如自然語言處理或計算機視覺）中統計學習方法的特化應用，這本書的覆蓋麵顯得有些保守和側重於經典模型。它更像是為學習者打下一個堅實且不可動搖的“地基”，但如果讀者期待的是能直接用於解決最新工業界熱點問題的“現成模塊”，可能會發現書中的內容相對“陳舊”瞭一點，需要自己進行大量的知識遷移和二次開發。因此，這本書更適閤作為構建理論框架的基石，而不是一本緊跟業界潮流的“實戰指南”。它的價值在於其不變的、普適的數學原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體難度梯度設置，對於一個勤奮的自學者來說，確實構成瞭一道不小的挑戰。它假設讀者具備紮實的綫性代數、概率論和微積分基礎，並且能夠坦然麵對大量的公式推導。在我閱讀的過程中，時不時會發現自己不得不停下來，迴到其他參考書去復習某個微積分中的定理，纔能繼續理解書中的某個證明步驟。這種“高起點”的設定，雖然保證瞭內容的學術純粹性，但也無形中設置瞭很高的門檻。我期待看到更多的“鋪墊”——比如在引入復雜的損失函數或正則化項之前，能有一個更詳細的背景介紹，解釋為什麼我們需要引入這樣的結構來解決特定的學習難題，而不是直接跳入數學定義。總而言之，這是一本需要投入大量時間和精力的“硬核”讀物，它更青睞那些享受推導過程、並視之為學習樂趣的數學愛好者，對於僅僅想快速掌握“如何使用”模型的人來說，可能會感到步履維艱。