統(tǒng)計學習方法(第2版)
統(tǒng)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(jiān)督學 習和無監(jiān)督學習兩篇,全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)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、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、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、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有關統(tǒng)計學習、監(jiān)督學習和無監(jiān)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,給出必要的數學推導,便于讀者掌握統(tǒng)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,書中還介紹了一些相關研究,給出了少量習題,列出了主要參考文獻。 本書是統(tǒng)計機器學習及相關課程的教學參考書,適用于高等院校文本數據挖掘...
統(tǒng)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(jiān)督學 習和無監(jiān)督學習兩篇,全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)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、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、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、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有關統(tǒng)計學習、監(jiān)督學習和無監(jiān)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,給出必要的數學推導,便于讀者掌握統(tǒng)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,書中還介紹了一些相關研究,給出了少量習題,列出了主要參考文獻。 本書是統(tǒng)計機器學習及相關課程的教學參考書,適用于高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業(yè)的大學生、研究生,也可供從事計算機應用相關專業(yè)的研發(fā)人員參考。
李航,男,畢業(yè)于日本京都大學電氣電子工程系,日本東京大學獲得計算機科學博士學位。北京大學、南京大學兼職教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究員,微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員、華為技術有限公司諾亞方舟實驗室主任?,F(xiàn)任今日頭條人工智能實驗室主任。
