統計學習方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
李航 日本京都大學電氣工程係畢業，日本東京大學計算機科學博士。曾任職於日本NEC公司中央研究所，微軟亞洲研究院高級研究員及主任研究員，現任華為諾亞方舟實驗室首席科學傢。北京大學、南開大學、西安交通大學客座教授。研究方嚮包括信息檢索、自然語言處理、統計機器學習及數據挖掘。
- 機器學習
- 統計學習
- 人工智能
- 李航
- 計算機
- 計算機科學
- 計算科學
- MachineLearning
統計學習方法即機器學習方法，是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監督學 習和無監督學習兩篇，全麵係統地介紹瞭統計學習的主要方法。包括感知機、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與最大熵模型、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，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈濛特卡羅法、潛在狄利剋雷分配和 PageRank 算法等。除有關統計學習、監督學習和無監督學習的概論和總結的四章外，每章介紹一種方法。敘述力求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。 本書是統計機器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。
具體描述
讀後感
最初拿到手就觉得整本书都是公式，扫了一遍，发现看起来很吃力！ 现在重新再看多一遍，并将里面的算法自己实现了一遍，已经看完第五章了，照着书里的算法逻辑与步骤自己动手后觉得还是可以搞懂一些的 附：本人的学习笔记博客 http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html
評分五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个感觉这本书很基础，它没有侃那么深的道理，一章也就是10多页，不像《PGM》那样的书首先给人一种压力，加之又是国人写的，感觉很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法理解的模糊性，很适合像我们这样堆积知识的人看。
評分初学者不适合看，但是从事相关行业的人必定要看，本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，你需要有扎实的数学基础。 建议路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle...
評分最初拿到手就觉得整本书都是公式，扫了一遍，发现看起来很吃力！ 现在重新再看多一遍，并将里面的算法自己实现了一遍，已经看完第五章了，照着书里的算法逻辑与步骤自己动手后觉得还是可以搞懂一些的 附：本人的学习笔记博客 http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html
評分薄薄的一本，纯理论，详细的公式推导，跟着推一遍提升很大！ 由于是纯理论，所以配着《机器学习实战》非常好用！这样既明白了原理，也能用python写出具体的代码，加深了学习印象。虽然在真正的工程中，很可能使用的是scikit-learn库，但是自己敲一遍代码还是很好的。
用戶評價
從第二篇無監督學習開始新內容
评分CRF真的是天敵。
评分搞nlp的福音 知識點還是挺全的 接下來要刷paper瞭
评分國內最好的教材。
评分主要看瞭新增的無監督學習部分，說實話新增加的內容有點兒水，價格倒是漲瞭不少。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有