统计学习方法 统计学习及相关课程的教学参考书 适用于文本数据挖掘 信息检索 自然语言处理 新华正版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李航 著

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店铺： 凤凰新华书店旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：27066937734

包装：平装

开本：16

出版时间：2012-03-01

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。《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

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
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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
本章概要
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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
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

探索数据的奥秘：深度解析经典统计学习理论与实践 图书名称： 统计学习方法 统计学习及相关课程的教学参考书 适用于文本数据挖掘 信息检索 自然语言处理 新华正版 内容简介： 本书并非一本简单的教科书，而是一次深入的思维探索，一次对数据背后规律的系统性剖析。它旨在为读者构建一个坚实的统计学习理论基础，并辅以丰富的实践指导，使其能够自信地驾驭日益增长的数据洪流，从中挖掘出有价值的信息和洞见。本书特别强调统计学习在现代信息科学领域的应用，为从事文本数据挖掘、信息检索、自然语言处理等前沿研究和开发工作的专业人士及学生提供了一套系统、权威的学习路径。 核心理论构建： 本书的基石在于对统计学习核心概念的清晰阐释。我们将从最基础的定义出发，逐步深入到各种学习范式的内在逻辑。 机器学习的本质： 我们将首先探讨机器学习的本质，理解它为何能够让计算机“学习”并做出决策。这包括对“学习”这一概念的数学化定义，以及如何通过数据来量化和度量学习的效果。理解模型的偏差-方差权衡，将是贯穿全书的重要主题，它直接关系到我们能否构建出泛化能力强的模型。 监督学习的基石： 监督学习是统计学习中最成熟、应用最广泛的领域之一。本书将详细介绍回归与分类两种基本任务。 回归问题： 我们将从最简单的线性回归开始，深入理解最小二乘法的原理，以及如何通过正则化（如Lasso和Ridge回归）来解决过拟合问题，提升模型的稳定性。对于非线性回归，我们将探讨多项式回归、支持向量回归（SVR）等方法，理解核函数的强大之处，以及它如何将低维数据映射到高维空间以实现线性可分。 分类问题： 分类问题是统计学习的核心难题之一。本书将详尽讲解逻辑斯蒂回归，理解其概率输出的含义，以及如何通过最大似然估计进行参数优化。我们将深入探讨支持向量机（SVM），从线性SVM到非线性SVM，理解最大间隔的几何意义，以及核技巧在处理复杂分类问题中的关键作用。感知机、k近邻（KNN）等经典模型也将得到深入剖析，帮助读者理解其工作原理和适用场景。 无监督学习的探索： 无监督学习旨在从无标签数据中发现隐藏的结构和模式。 聚类分析： 我们将详细介绍K-Means聚类算法，理解其迭代优化的过程，以及如何选择合适的k值。此外，层次聚类、DBSCAN等算法也将得到介绍，帮助读者理解不同的聚类策略及其优劣。 降维技术： 降维是处理高维数据、提取核心信息的重要手段。我们将重点讲解主成分分析（PCA），理解其通过寻找数据方差最大的方向来降低维度的原理，并介绍其在数据可视化和噪声去除方面的应用。独立成分分析（ICA）也将被介绍，用于从混合信号中分离出原始信号。 概率图模型： 概率图模型是结合了图论和概率论的强大工具，广泛应用于模式识别和统计推断。我们将介绍贝叶斯网络和马尔可夫随机场，理解它们如何表示变量之间的依赖关系，以及如何进行推理和学习。 方法论与算法深入： 在奠定理论基础之后，本书将聚焦于各种经典的统计学习算法，深入剖析其内在机制、优缺点以及适用范围。 决策树模型： 决策树以其直观易懂的特性，成为机器学习的入门级模型。我们将详细讲解ID3、C4.5、CART等算法，理解熵、信息增益、基尼系数等概念在树分裂中的作用。我们将讨论剪枝技术，以避免过拟合，并介绍如何构建更鲁棒的决策树模型。 集成学习： 集成学习通过组合多个学习器来提高预测精度和泛化能力。本书将深入讲解两种重要的集成学习方法： Bagging（装袋法）： 以随机森林为例，我们将理解Bootstrap抽样如何构建多个训练集，以及决策树的集成如何降低方差，提高稳定性。 Boosting（提升法）： AdaBoost和Gradient Boosting（包括GBDT）将是重点讲解对象。我们将理解Boosting算法如何顺序地训练弱学习器，并逐步纠正前一个学习器的错误，从而构建出强大的集成模型。 神经网络与深度学习基础： 神经网络是现代统计学习和人工智能的核心。我们将从最简单的感知机模型开始，逐步构建多层前馈神经网络，理解激活函数、反向传播算法等关键概念。虽然本书侧重于统计学习，但对于理解深度学习的根基至关重要。我们将简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的初步思想，为读者在相关领域的进一步探索打下基础。 应用场景的聚焦： 本书并非仅仅停留在理论和算法层面，更强调统计学习在实际问题中的应用。特别地，本书将围绕以下三个关键领域进行深入探讨： 文本数据挖掘： 文本数据是现代信息爆炸的核心，如何从中提取有价值的信息是当前研究的重中之重。 文本表示： 我们将深入讲解词袋模型（BoW）、TF-IDF（词频-逆文档频率）等经典文本表示方法，理解它们如何将离散的文本转化为计算机可以处理的向量。 主题模型： Latent Dirichlet Allocation (LDA) 将是重点讲解对象。我们将理解LDA如何从文档集合中发现潜在的主题，并分析文档的主题分布。 情感分析与文本分类： 利用统计学习模型，我们将学习如何对文本进行情感倾向的判断，以及如何将文本归类到预定义的类别中。 信息检索（IR）： 信息检索是连接用户需求与海量信息资源的桥梁。 向量空间模型： 我们将学习如何利用向量空间模型来表示文档和查询，并介绍余弦相似度等度量方式来评估文档与查询的相关性。 排序算法： 学习如何根据相关性对搜索结果进行排序，以提升用户体验。 评估指标： 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等评估指标将被详细介绍，用于衡量信息检索系统的性能。 自然语言处理（NLP）： 自然语言处理旨在让计算机理解和生成人类语言。 词性标注（POS Tagging）： 隐马尔可夫模型（HMM）等经典算法将被介绍，用于识别词语的语法类别。 命名实体识别（NER）： 学习如何从文本中识别出人名、地名、组织名等实体。 词语嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec、GloVe等词语嵌入技术将得到介绍，它们能够将词语表示为低维向量，捕捉词语之间的语义关系，为后续的NLP任务奠定基础。 序列标注模型： 条件随机场（CRF）等模型将被讲解，它们在处理序列数据（如文本）时表现出色。 教学与实践的融合： 本书的结构设计充分考虑了教学和实践的需求。 循序渐进的知识体系： 从基本概念到复杂模型，本书构建了一个清晰、逻辑严谨的知识体系，方便读者逐步吸收。 理论联系实际： 每一项理论的讲解都伴随着清晰的数学推导和直观的解释，并与实际应用场景紧密结合。 算法实现与案例分析： 书中将穿插大量的算法伪代码和Python等语言的实现示例，帮助读者理解算法的实际运作。同时，还会提供丰富的案例分析，展示统计学习方法在解决真实世界问题时的强大威力。 面向广泛读者群体： 本书不仅适合统计学、计算机科学、人工智能等专业的本科生和研究生，也为数据科学家、算法工程师、以及对数据分析和机器学习感兴趣的从业人员提供了宝贵的参考。 结语： 在数据驱动的时代，掌握统计学习方法已成为一项必备技能。本书不仅是一本关于“如何做”的指南，更是一次关于“为何如此”的深度思考。它将带领您穿梭于复杂的数学公式和精妙的算法逻辑之间，最终抵达对数据本质的深刻理解。通过本书的学习，您将能够独立地分析问题、设计模型、评估效果，并最终利用统计学习的力量，在文本数据挖掘、信息检索、自然语言处理等领域创造价值。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，最初拿起这本书时，我对其中涉及的大量数学公式感到有些畏惧。我是那种更偏向于应用层面的工程师，对纯数学推导不太敏感。然而，这本书的叙述方式非常巧妙地平衡了理论的深度与可读性。它不是那种将读者直接扔进积分和矩阵的深渊的书。例如，在讲解核方法时，它没有一开始就抛出复杂的再生核希尔伯特空间（RKHS）定义，而是从低维空间的线性不可分问题出发，通过“升维映射”的直观概念，逐步引入核函数的必要性。这种循序渐进的教学法，极大地降低了我的学习门槛。当我真正理解了核函数的“隐式”映射能力后，我对那些声称能处理高维数据的算法有了更直观的信心。这本书对误差界和VC维度的阐述也相当到位，它帮助我理解了为什么某些模型在训练集上表现完美，但在新数据上却一败涂地。这种对“学习”本质的探讨，让我不再满足于模型在测试集上的一个数字，而是开始关注模型的内在结构是否健康。对于希望从“会用”到“精通”的读者来说，这本书提供了必要的理论支柱。

评分☆☆☆☆☆

作为一名负责维护公司内部知识库系统的技术人员，我的核心痛点在于如何有效地从海量文档中抽取关键实体和关系，也就是所谓的“信息抽取”。我购买这本书，很大程度上是看中了它对概率图模型，尤其是隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）的详细介绍。在文本序列标注任务中，HMM的局限性——即对观测独立性的强假设——一直是一个令人头疼的问题。这本书非常清晰地对比了HMM和CRF在建模全局依赖性上的差异，并通过对数线性模型的构建，展示了CRF如何克服H泊松分布的局限性。这种对比的深度，远超我过去阅读的其他任何一本专门针对NLP的教材。此外，书中关于特征工程的讨论，虽然是普适性的统计思想，但在应用于文本时，它指导我思考如何构建更具信息量的上下文特征，而不是仅仅依赖于词袋模型（BoW）。我现在正在尝试用书中的思想去优化我们系统的命名实体识别模块，尤其是在处理具有复杂嵌套结构的医学文本时，CRF框架的强大之处开始显现出来。这本书更像是一本“内功心法”，教会你如何去设计一个稳健的统计模型，而不是简单地套用现成的API。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对机器学习底层逻辑有执着追求的学习者，市面上太多“调包侠”式的教程让我感到乏味。这本书的出现，对我来说简直是一股清流。我之前在处理推荐系统中的协同过滤问题时，常常为矩阵分解的收敛速度和局部最优解所困扰。这本书里关于迭代优化算法的论述，特别是梯度下降法及其变体的几何意义解释，简直是拨云见雾。作者没有仅仅满足于给出公式，而是通过生动的空间想象，将高维空间中的优化路径可视化。这一点对于理解随机梯度下降（SGD）为什么在大数据集上表现优于标准梯度下降至关重要。更让我惊喜的是，书中对半监督学习和迁移学习的初步探讨，虽然篇幅可能不如经典监督学习部分那样详尽，但其提出的基本框架和面临的挑战，已经为我接下来的研究方向提供了明确的靶点。我发现，很多关于“泛化”的讨论，最终都能追溯到这本书中对经验风险最小化（ERM）原则的深刻阐述。这本书的价值在于，它强迫你去思考“为什么”而不是只记住“怎么做”。读完一部分后，我甚至会重新审视自己之前写的一些代码，发现自己过去的一些优化策略其实是在某种程度上背离了统计学习的“正道”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的广度和深度，使得它在众多专业参考书中脱颖而出。我发现它不仅仅局限于传统的判别式模型。书中关于集成学习的章节，特别是对随机森林中“随机”二字的精妙处理——即样本的Bootstrap和特征的选择——的深入分析，为我理解现代复杂集成方法（如XGBoost）提供了必要的历史和理论背景。我曾经在做一个高维稀疏数据分类任务时，发现单一的决策树模型极易过拟合。当我应用了书中介绍的Bagging思想后，模型的稳定性获得了显著提升，且无需进行过度的正则化调整。更难能可贵的是，这本书并未回避统计学习领域的前沿挑战。它对贝叶斯方法的提及，虽然不像专门的贝叶斯教材那样详尽，但其提出的“最大化后验概率”（MAP）与最大似然估计（MLE）的联系与区别，为我在处理小样本问题时提供了另一套思考工具。这本书的价值在于它覆盖了从经典的线性模型到现代的非参数方法之间的广阔图景，使读者能够根据具体任务的特性，灵活地在不同模型范式间进行切换和选择。它是一本可以陪伴我度过数个项目周期的“工具书”和“思想库”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得简洁而不失专业感，初次翻阅时，那种厚重扎实的学术气息扑面而来。我之所以对它感兴趣，很大程度上是冲着它在“统计学习”这个领域中的权威性去的。我目前的工作涉及大量非结构化数据的处理，尤其是在金融风控和舆情分析方面，对模型的泛化能力和可解释性要求极高。市面上很多教材往往停留在概念的罗列，或者过于侧重某个特定算法的实现细节，但这本书的优势在于，它构建了一个非常清晰的、从基础理论到高级应用的完整知识体系。例如，它对支撑向量机（SVM）的推导过程，从核函数选择到松弛变量的引入，讲解得极其透彻，即便是初学者也能通过这个案例理解统计学习中“复杂度与误差”之间的精妙平衡。再者，书中对不同模型（如Boosting、Bagging）的比较分析，不是简单的罗列优缺点，而是深入到了它们在偏差-方差权衡上的哲学差异。这种深度思考的引导，对于我们这些希望将理论转化为实际生产力的人来说，无疑是提供了坚实的理论基石。它不是一本速成的“秘籍”，而更像是一位严谨的导师，在你探索复杂数据世界时，为你指引方向。我尤其欣赏它在数学推导时所保持的严谨性，确保了我们所学的知识是站得住脚的，而不是空中楼阁般的“黑箱”操作。