统计学习方法

　　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
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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随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，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。

　　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
　　继续阅读
　　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
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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 逻辑斯谛回归与最大熵模型
　　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
^ 收 起　　

　　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章概论和最后一章总结外，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。