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店铺： 华心图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：26800109492

统计学习方法
	定价	49.00
	出版社	清华大学出版社
	版次	1
	出版时间	2012年03月
	开本	16开
	作者	李航
	装帧	平装
	页数	235
	字数	314000
	ISBN编码	9787302275954

统计学习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、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除dy 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 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。

dy 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

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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

本章概要

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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

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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

dy 0章 隐马尔可夫模型

dy 1章 条件随机场

dy 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》 主题： 深入浅出地介绍统计学习的核心理论、算法及其在实际问题中的应用。 内容概述： 本书旨在为读者提供一个系统、全面且深入的统计学习理论框架。内容涵盖了从基础概念到前沿算法的广泛领域，特别注重理论的严谨性与算法的实用性相结合。 第一部分：统计学习基础 基本概念： 详细阐述了统计学习的定义、基本假设（如独立同分布）、监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等主要范畴。深入探讨了模型、策略和算法这三个核心要素的关系，以及经验风险最小化和结构风险最小化原则。 模型评估与选择： 详细讲解了过拟合与欠拟合现象，以及如何通过偏差-方差分解来理解模型复杂度与泛化能力之间的权衡。重点介绍了交叉验证（K折交叉验证、留一交叉验证）、自助法等模型选择方法，并讨论了模型复杂度、模型容量、 VC 维等重要概念。 特征工程： 强调了特征选择和特征提取的重要性，介绍了常见的特征选择方法，如过滤法、包裹法和嵌入法，并阐述了维度约减技术，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）的原理与应用。 第二部分：监督学习 线性模型： 线性回归： 从一元线性回归到多元线性回归，详细推导了普通最小二乘法（OLS）求解过程，并介绍了岭回归（Ridge Regression）、Lasso 回归等正则化方法，分析了它们在防止过拟合中的作用。 逻辑斯蒂回归： 详细讲解了逻辑斯蒂回归模型，包括其损失函数（交叉熵）、梯度下降等优化算法。讨论了概率估计、分类决策边界等关键问题，并介绍了Softmax回归用于多分类场景。 支持向量机（SVM）： 线性SVM： 详细推导了硬间隔和软间隔线性SVM的优化目标函数和KKT条件，阐述了核技巧（Kernel Trick）的原理，解释了如何通过核函数将数据映射到高维空间以实现线性可分。 非线性SVM： 重点介绍了常用的核函数，如多项式核、高斯核（RBF核）等，并分析了核函数的选择对模型性能的影响。讨论了SVM在处理高维、非线性问题上的优势。 决策树： ID3、C4.5、CART算法： 详细讲解了不同决策树算法的构建过程，包括节点分裂准则（信息增益、信息增益比、基尼指数）、剪枝策略（预剪枝、后剪枝）以及如何处理连续和离散特征。 集成学习基础： 引入了Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、GBDT）的基本思想，为后续的集成学习方法打下基础。 提升方法（Boosting）： AdaBoost： 详细阐述了AdaBoost算法的原理，包括基分类器的权值更新和样本权值更新机制，以及如何通过迭代组合弱分类器形成强分类器。 Gradient Boosting Decision Trees (GBDT)： 详细讲解了GBDT的算法流程，包括残差拟合、损失函数以及如何通过梯度下降优化模型。深入分析了GBDT在分类和回归任务中的强大表现。 朴素贝叶斯： 贝叶斯定理： 回顾了贝叶斯定理及其在统计推断中的作用。 不同类型的朴素贝叶斯： 详细介绍了高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，分析了它们适用于不同数据类型的特点。 拉普拉斯平滑： 讲解了拉普拉斯平滑的作用，用于解决零概率问题。 K近邻（KNN）： 基本原理： 阐述了KNN的懒惰学习和基于距离的分类/回归思想。 距离度量： 介绍了欧氏距离、曼哈顿距离等常用的距离计算方法。 K值的选择： 讨论了K值对模型性能的影响，以及如何通过交叉验证来选择最优的K值。 第三部分：无监督学习 聚类： K-Means算法： 详细讲解了K-Means算法的迭代过程，包括质心初始化、样本分配、质心更新等步骤，并讨论了K-Means的优缺点及对初始值敏感的问题。 层次聚类： 介绍了凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）层次聚类的方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结构。 DBSCAN算法： 讲解了基于密度的聚类算法DBSCAN，其能够发现任意形状的簇，并对噪声不敏感。 降维： 主成分分析（PCA）： 详细推导了PCA的原理，包括协方差矩阵、特征值和特征向量的计算，以及如何通过选择主成分来实现降维。 独立成分分析（ICA）： 介绍了ICA的目标是找到统计上独立的成分，并讨论了其在信号分离等领域的应用。 t-SNE： 重点介绍了t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在高维数据可视化方面的强大能力，以及其将高维欧氏距离映射到低维概率分布的思想。 第四部分：概率图模型 隐马尔可夫模型（HMM）： 基本概念： 详细阐述了HMM的三个基本问题：参数估计（Baum-Welch算法）、解码（Viterbi算法）和预测。 应用： 讨论了HMM在语音识别、词性标注等序列建模中的应用。 条件随机场（CRF）： 概率无向图模型： 介绍了概率无向图模型（马尔可夫随机场）的基本概念，以及其与概率有向图模型（贝叶斯网络）的区别。 线性链CRF： 详细讲解了线性链CRF模型，包括其特征函数、势函数以及如何进行参数学习和推理。 优势： 强调了CRF作为判别模型，在序列标注任务中相较于HMM的优势，例如可以引入更丰富的特征。 第五部分：模型调优与实战 模型复杂度控制： 再次强调了正则化（L1, L2）在控制模型复杂度、防止过拟合中的作用。 超参数优化： 详细介绍了网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化等超参数调优技术。 模型融合（Ensemble Methods）： Bagging： 详细讲解了Bagging的基本原理，以及随机森林（Random Forest）作为Bagging的一个典型代表，其如何通过构建多棵决策树并进行投票/平均来提高泛化能力。 Boosting： 再次深入讲解了AdaBoost和GBDT的原理，并介绍了XGBoost、LightGBM等更高效的Boosting算法。 Stacking： 介绍了Stacking（堆叠泛化）的思想，即将多个模型的预测结果作为输入，训练一个元模型（Meta-model）来做出最终预测。 实际案例分析： 提供了多个基于统计学习方法的实际应用案例，涵盖了图像识别、文本分类、推荐系统等领域，帮助读者理解理论知识在实践中的应用。 学习方法建议： 本书适合具有一定数学基础（概率论、线性代数、微积分）和编程基础（Python等）的读者。建议读者在阅读理论的同时，动手实践书中提供的算法，通过编程实现加深理解。对遇到的概念和公式，应深入推导，理解其背后的逻辑。 本书特点： 理论严谨： 严格的数学推导，确保了理论的准确性和深度。 算法详尽： 详细介绍了各种统计学习算法的原理、步骤和优缺点。 图文并茂： 通过图示和表格，直观地展示算法过程和概念。 注重实践： 鼓励读者通过编程实践来巩固学习成果。 体系完整： 涵盖了统计学习的核心内容，为读者构建了完整的知识体系。 本书不仅是学习统计学习理论的优秀教材，更是解决实际问题的有力工具。无论您是计算机科学、数据科学、统计学等相关专业的学生，还是从事机器学习、数据挖掘工作的专业人士，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和装帧质量给我留下了非常深刻的印象，那种沉稳又不失现代感的排版风格，让人一眼就能感觉到这是一本内容扎实、值得信赖的专业书籍。我特别喜欢它在细节处理上的用心，比如纸张的触感和油墨的清晰度，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。当然，一本好书的价值最终还是体现在它的内在。我期待它能提供一套系统化、逻辑严密的知识体系，最好能将理论的深度与实际应用的广度完美结合起来，而不是仅仅停留在概念的堆砌上。尤其是对于一些前沿和复杂的算法，我希望能有清晰的数学推导和直观的例子来辅助理解，这样才能真正构建起坚实的理论基础。如果能适当地穿插一些业界知名的案例分析，那就更完美了，这样能帮助我们理解这些方法是如何在真实世界中解决实际问题的，从而提升自身的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

自然语言处理（NLP）领域发展迅猛，新的模型和技术层出不穷。我翻阅这本书的目录时，对它如何处理时效性问题产生了好奇。一个好的参考工具书，不应该仅仅是历史的记录者，更应是前沿的引路人。我期待看到它在处理序列数据和上下文依赖关系上，对于RNN、LSTM到Transformer架构的演进有深刻的剖析。尤其是Transformer结构中自注意力机制的数学原理和计算效率优化，这已经成为当代NLP的基石。此外，对于低资源语言处理、多模态数据融合等当前研究的热点和难点，如果能有所涉猎，哪怕是提供一个清晰的批判性综述，也会让这本书的价值得到指数级的提升，使其不仅仅是一本基础教材，更能成为研究人员的案头必备文献。

评分☆☆☆☆☆

我接触了不少机器学习和数据分析领域的教材，但很多要么过于晦涩难懂，充满了只有专家才能理解的术语，要么又过于浅尝辄止，无法深入到核心原理层面。我希望这本“统计学习方法”能够找到一个绝佳的平衡点。它需要足够的学术严谨性来支撑其作为“教学参考”的定位，这意味着对算法的假设条件、收敛性证明等关键细节都不能马虎。但同时，为了适应更广泛的学习者群体，它应该具备极强的可读性。我尤其关注它对不同模型之间的内在联系是如何梳理和比较的，例如，在线性模型和非线性模型之间，或者在不同正则化策略之间的权衡与取舍，这种高屋建瓴的对比分析，往往能让人豁然开朗，真正理解统计学习的“道”与“术”。

评分☆☆☆☆☆

关于“教学参考工具书”这一定位，我关注的重点在于其配套资源的丰富性和实用性。一本真正优秀的工具书，应当能支持教师备课和学生自学。我希望这本书在每章末尾能设置高质量的习题集，这些习题的难度梯度应该设计得合理，既有基础概念的巩固题，也有需要综合运用多种知识点才能解决的挑战性问题。更进一步，如果能提供一个在线代码库，同步展示书中核心算法的干净、模块化的实现，并且这些代码能够方便地被复现和修改，那么它就真正成为了一个强大的学习和教学辅助平台。这种理论与实践的紧密结合，才能确保读者在学完之后，不是面对一堆抽象的公式感到茫然，而是能够自信地着手解决实际的数据科学项目。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事信息处理研究的人员，我对于“文本数据挖掘”和“信息检索”这两个主题的覆盖深度有着极高的要求。我非常关心这本书是否能涵盖从早期的基于词频和向量空间模型（VSM）的经典方法，到目前主流的基于深度学习的表示学习（如Word2Vec、BERT及其变体）的完整脉络。信息检索部分，对于评估指标（如Precision、Recall、MAP、NDCG）的详细阐述和对比是必不可少的，并且最好能结合现代搜索引擎的架构，探讨倒排索引、查询扩展等实际工程问题。如果书中能提供一些清晰的伪代码或实现思路指导，哪怕只是针对核心算法的C++或Python片段，那对于我们这些需要快速将理论转化为实验模型的实践者来说，无疑是巨大的加分项，能大大缩短从“知道”到“会用”的距离。