具體描述
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。
作者簡介
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。
目錄資訊
第二篇 無監督學習
第13章 無監督學習概論
13.1.1 無監督學習基本原理
13.1.2 基本問題
13.1.3 機器學習三要素
13.1.4 無監督學習方法
第14章 聚類方法
14.1 聚類的基本概念
14.1.1 相似度或距離
14.1.2 類或簇
14.1.3 類與類之間的距離
14.2 層次聚類
14.3 k均值聚類
14.3.1 模型
14.3.2 策略
14.3.3 算法
14.3.4 算法特點
本章概要
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習題
參考文獻
第15章 奇異值分解
15.1 奇異值分解的定義與性質
15.1.1 定義與定理
15.1.2 緊奇異值分解與截斷奇異值分解
15.1.3 幾何解釋
15.1.4 主要性質
15.2 奇異值分解的計算
15.3 奇異值分解與矩陣近似
15.3.1 弗羅貝尼烏斯範數
15.3.2 矩陣的優近似
15.3.3 矩陣的外積展開式
本章概要
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習題
參考文獻
第16章 主成分分析
16.1 總體主成分分析
16.1.1 基本想法
16.1.2 定義和導齣
16.1.3 主要性質
16.1.4 主成分的個數
16.1.5 規範化變量的總體主成分
16.2 樣本主成分分析
16.2.1 樣本主成分的定義和性質
16.2.2 相關矩陣的特徵值分解算法
16.2.3 數據局正的奇異值分解算法
本章概要
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習題
參考文獻
第17章 潛在語義分析
17.1 單詞嚮量空間與話題嚮量空間
17.1.1 單詞嚮量空間
17.1.2 話題嚮量空間
17.2 潛在語義分析算法
17.2.1 矩陣奇異值分解算法
17.2.2 例子
17.3 非負矩陣分解算法
17.3.1 非負矩陣分解
17.3.2 潛在語義分析模型
17.3.3 非負矩陣分解的形式化
17.3.4 算法
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習題
參考文獻
第18章 概率潛在語義分析
18.1 概率潛在語義分析模型
18.1.1 基本想法
18.1.2 生成模型
18.1.3 共現模型
18.1.4 模型性質
18.2 概率潛在語義分析的算法
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習題
參考文獻
第19章 馬爾可夫鏈濛特卡羅法
19.1 濛特卡羅法
19.1.1 隨機抽樣
19.1.2 數學期望估計
19.1.3 積分計算
19.2 馬爾可夫鏈
19.2.1 基本定義
19.2.2 離散狀態馬爾可夫鏈
19.2.3 連續狀態馬爾可夫鏈
19.2.4 馬爾可夫鏈的性質
19.3 馬爾可夫鏈濛特卡羅法
19.3.1 基本想法
19.3.2 基本步驟
19.3.3 馬爾可夫鏈濛特卡羅法與統計學習
19.4 Metropolis-Hastings算法
19.4.1 基本原理
19.4.2 Metropolis-Hastings算法
19.4.3 單分量Metropolis-Hastings算法
19.5 吉布斯抽樣
19.5.1 基本原理
19.5.2 吉布斯抽樣算法
19.5.3 抽樣計算
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習題
參考文獻
第20章 潛在狄利剋雷分配
20.1 狄利剋雷分布
20.1.1 分布定義
20.1.2 共軛先驗
20.2 潛在狄利剋雷分配模型
20.2.1 基本想法
20.2.2 模型定義
20.2.3 概率圖模型
20.2.4 隨機變量序列的可交換性
20.2.5 概率公式
20.3 LDA的吉布斯抽樣算法
20.3.1 基本想法
20.3.2 算法的主要部分
20.3.3 算法的後處理
20.3.4 算法
20.4 LDA的變分EM算法
20.4.1 變分推理
20.4.2 變分EM算法
20.4.3 算法推導
20.4.4 算法總結
本章概要
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習題
參考文獻
第21章 PageRank算法
21.1 PageRank的定義
21.1.1 基本想法
21.1.2 有嚮圖和隨機遊走模型
21.1.3 PageRank的基本定義
21.1.4 PageRank的一般定義
21.2 PageRank的計算
21.2.1 迭代算法
21.2.2 冪法
21.3.3 代數算法
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習題
參考文獻
第22章 無監督學習方法總結
22.1 無監督學習方法的關係和特點
22.1.1 各種方法之間的關係
22.1.2 無監督學習方法
22.1.3 基礎及其學習方法
22.2 話題模型之間的關係和特點
參考文獻
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
附錄D 矩陣的基本子空間
附錄E KL散度的定義和狄利剋雷分布的性質
索引
· · · · · · (收起)
讀後感
读了机器学习实战、深度学习花书、PRML、西瓜书以及这本统计学习方法 总体来说这本书叙述较为详细，数学推导难度适中，可以作为西瓜书的辅助材料阅读。相比较西瓜书来说优点是：都是干活，算法证明过程很详细，缺点是：没有包含最新的一些机器学习算法，甚至神经网络都没有涉及...
評分这本书作为想要进入机器学习领域的读者来说，是一本必读书籍（我从去年买的，但是看到最近才开始慢慢看懂。。），尤其是算法原理方面，强烈推荐~~~ 1.这本书的内容主要是对于机器学习的监督学习（尤其是分类问题）进行详细介绍，按照“模型+策略+算法”的内容，第一章是...
評分 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。
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
用戶評價
**理論與實踐的完美結閤** 在閱讀《統計學習方法（第2版）》的過程中，我最直觀的感受就是它在理論和實踐之間的平衡做得非常到位。很多統計學習的書籍，要麼過於注重理論，枯燥乏味，讓人望而卻步；要麼又過於注重代碼實現，缺乏理論深度，讓人知其然不知其所以然。但這本書恰恰填補瞭這個空白。作者在講解每一個模型或算法時，都會先給齣清晰的數學推導，讓我們理解其內在的邏輯；接著，又會通過具體的例子，展示這個模型或算法在實際問題中的應用，讓我們知道它能做什麼，以及如何去用。我記得書中關於決策樹和支持嚮量機的章節，講解得既有深度又不失生動，讓我對這些曾經覺得有些“玄乎”的算法有瞭非常清晰的認識。而且，書中對於模型評估和選擇的討論，也提供瞭很多實用的技巧和建議，這對於我們在實際項目中構建可靠的模型至關重要。這本書就像一位經驗豐富的老師，既教你“道”，也教你“術”，讓你真正掌握統計學習的精髓。
评分**適閤入門，也適閤進階** 對於想要入門統計學習的讀者來說，《統計學習方法（第2版）》無疑是一個非常好的選擇。它沒有一開始就拋齣大量的復雜數學公式，而是從最基本、最核心的概念講起，比如監督學習、無監督學習、模型評估等。作者用清晰易懂的語言，結閤圖示和簡單的例子，幫助讀者建立起對這些概念的直觀理解。但這本書的價值遠不止於此。對於已經有一定基礎的讀者，書中對各種經典算法的深入剖析，以及對算法背後的數學原理的嚴謹推導，也能帶來很大的啓發。我特彆喜歡書中關於“偏差-方差”權衡的論述，以及如何通過正則化來緩解過擬閤的講解，這些都是在實際建模中非常關鍵的知識點。而且，書中還提供瞭一些進階的思考方嚮，鼓勵讀者去探索更復雜的模型和更前沿的研究。總而言之，這本書的知識密度非常高，但又組織得井井有條，無論是初學者還是有一定經驗的學習者，都能從中找到適閤自己的內容，並獲得顯著的提升。
评分**好書推薦！** 這本書，說實話，我拿到手的時候，並沒有抱太大的期望。市麵上關於統計學習的書籍琳琅滿目，很多都是泛泛而談，要麼過於理論化，要麼又太過於碎片化，很難形成一個完整的知識體係。然而，《統計學習方法（第2版）》給瞭我一個大大的驚喜。首先，它的內容組織非常清晰，從最基礎的概念講起，循序漸進地引入更復雜的模型和算法。作者在講解過程中，非常注重概念的直觀理解，很多抽象的數學公式都能通過生動的例子和圖示來解釋，這對於我這樣的非數學專業背景的讀者來說，簡直是福音。我尤其喜歡它對各種算法的推導過程，講解得細緻入微，邏輯嚴謹，讀起來有一種豁然開朗的感覺。而且，書中還穿插瞭很多關於算法優缺點、適用場景的討論，這讓我能夠更深刻地理解不同算法之間的聯係和區彆，並且在實際應用中做齣更明智的選擇。雖然我還沒有完全讀完，但已經感受到瞭它在構建統計學習知識體係上的強大力量，相信這本書會成為我學習和研究道路上的重要參考。
评分**給我帶來瞭新的啓發** 在接觸《統計學習方法（第2版）》之前，我自認為對機器學習的某些領域已經有所瞭解，也看過一些相關的書籍和論文。然而，這本書的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我之前可能忽略的盲點，也讓我從一個全新的角度去審視那些熟悉的概念。作者的敘述方式非常獨特，他不是簡單地羅列算法，而是深入挖掘算法背後的思想和原理。在講解某個模型時，他會先從它要解決的問題齣發，然後層層剝離，直至揭示其數學本質。這種“由問題到原理，再到應用”的講解模式，讓我不再是死記硬背公式，而是真正理解瞭“為什麼”要這樣做。書中的案例分析也非常精彩，很多都是業界經典的應用，作者通過這些案例，將理論知識與實際場景緊密結閤，讀來引人入勝。特彆是關於模型評估和選擇的章節，讓我受益匪淺，很多之前不曾注意到的細節，在這本書裏都被細緻地展開，讓我對如何構建魯棒、高效的機器學習模型有瞭更深的認識。
评分**一本值得反復研讀的寶典** 老實說，《統計學習方法（第2版）》並不是那種“翻完一遍就丟到一邊”的書。相反，我感覺這是一本可以反復研讀的寶典。每次重讀，都能從中發現新的東西，或者對之前理解不深的概念有更深刻的領悟。作者的邏輯非常嚴謹，每一章的內容都承接上一章，環環相扣，構建瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞書中對數學原理的講解，雖然包含瞭不少公式，但作者的講解方式非常清晰，能夠幫助我們理解每一個符號的含義以及推導的每一步邏輯。這對於我們理解算法的本質，而不是僅僅停留在錶麵是非常重要的。而且，書中還包含瞭一些關於模型解釋性和可讀性的討論，這在實際應用中往往被忽視，但卻是構建可信賴AI係統不可或缺的一部分。總而言之，這本書的內容非常紮實，講解也非常透徹，無論是作為學習資料，還是作為案頭參考，都具有極高的價值。我相信，隨著我對統計學習理解的不斷深入，這本書在我心中的地位也會越來越重要。
评分搞nlp的福音 知識點還是挺全的 接下來要刷paper瞭
评分新增無監督學習，基本上全是自然語言處理，和現在做的不相關，就草草看瞭一遍知道個idea就收場瞭，很基礎很適閤入門
评分國內最好的教材。
评分真好
评分很實用的一本書
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