《统计学习方法》
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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场等。除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。...
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
1.5i~则化与交衩验证
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
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
章概要
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习题
参考文献
第3章众近邻法
3.1k近邻算法
3.2k近邻模型
3.3k近邻法的实现：kd树
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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
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
0章隐马尔可夫模型
1章条件场
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
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