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李航 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 李航
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• Python
• 數據挖掘
• 人工智能

店鋪： 文輝博庫專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：11947987335

包裝：平裝

齣版時間：2012-03-01

基本信息

書名：統計學習方法

：38.00元

作者：李航

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-03-01

ISBN：9787302275954

字數：314000

頁碼：235

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.386kg

編輯推薦

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內容提要

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統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。本書全麵係統地介紹瞭統計學習的主要方法，特彆是監督學習方法，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*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*場等。除第1章概論和後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述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。
　　《統計學習方法》是統計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。

目錄

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第1章 統計學習方法概論
　1.1 統計學習
　1.2 監督學習
　1.3 統計學習三要素
　1.4 模型評估與模型選擇
　1.5 i~則化與交叉驗證
　1.6 泛化能力
　1.7 生成模型與判彆模型
　1.8 分類問題
　1.9 標注問題
　1.10 迴歸問題
　本章概要
　繼續閱讀
　習題
　參考文獻
第2章 感知機
　2.1 感知機模型
　2.2 感知機學習策略
　2.3 感知機學習算法
　本章概要
　繼續閱讀
　習題
　參考文獻
第3章眾近鄰法
　3.1 k近鄰算法
　3.2 k近鄰模型
　3.3 k近鄰法的實現：kd樹
　本章概要
　繼續閱讀
　習題
　參考文獻
第4章 樸素貝葉斯法
　4.1 樸素貝葉斯法的學習與分類
　4.2 樸素貝葉斯法的參數估計
　本章概要
　繼續閱讀
　習題
　參考文獻
第5章 決策樹
第6章 邏輯斯諦迴歸與大熵模型
第7章 支持嚮量機
第8章 提升方法
第9章 em算法及其推廣
第10章 隱馬爾可夫模型
第11章 條件隨機場
第12章 統計學習方法總結
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
索引

作者介紹

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文摘

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序言

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《深度解析：自然語言處理前沿技術與實踐》 內容梗概 《深度解析：自然語言處理前沿技術與實踐》是一本旨在為讀者深入剖析現代自然語言處理（NLP）核心概念、算法原理及其在實際應用中的落地方法而精心編撰的著作。本書並非簡單羅列技術名詞，而是力求從宏觀的理論基礎齣發，逐步深入到具體的技術細節，並通過豐富的實例，引導讀者構建起對NLP領域從感知到理解、再到創造的完整認知框架。本書的獨特之處在於，它將理論的深度與實踐的廣度巧妙結閤，既為初學者構建堅實的理論基石，也為有經驗的研究者和工程師提供前沿的洞見與實用的技巧。 第一部分：自然語言處理基礎與發展曆程 本書的開篇將帶領讀者迴顧NLP跌宕起伏的發展曆程，從早期基於規則和統計的方法，到機器學習的引入，再到如今深度學習的浪潮，梳理齣NLP技術演進的關鍵節點和驅動力。我們將探討早期NLP麵臨的挑戰，例如詞義消歧、句法分析的復雜性，以及統計方法的局限性。隨後，我們將深入介紹傳統NLP中的一些經典模型，如N-gram模型、隱馬爾可夫模型（HMM）在詞性標注和命名實體識彆中的應用。這部分內容旨在幫助讀者建立對NLP領域全局性的認識，理解當前深度學習方法的齣現並非偶然，而是長期技術積纍的必然結果。 第二部分：深度學習在自然語言處理中的核心模型 本書的核心篇幅將聚焦於深度學習在NLP領域掀起的革命。我們將詳細講解構成現代NLP基石的各類深度學習模型： 循環神經網絡（RNN）及其變種： 我們將從基礎的RNN齣發，講解其如何處理序列數據，並通過引入門控循環單元（GRU）和長短期記憶網絡（LSTM）來解決梯度消失和爆炸問題，使其能夠捕捉更長距離的依賴關係。我們將深入分析這些模型的內部結構、激活函數以及它們在文本生成、序列標注等任務中的優勢。 捲積神經網絡（CNN）在文本處理中的應用： 雖然CNN在圖像領域更為人熟知，但本書將展示其在文本分類、情感分析等任務中的強大能力。我們將講解CNN如何通過捲積核捕捉文本中的局部模式和特徵，以及池化操作如何提取關鍵信息。 注意力機製（Attention Mechanism）： 這是近年來NLP領域最重要的創新之一。本書將詳細闡述注意力機製的原理，它如何讓模型在處理序列時“關注”到輸入序列中的重要部分，從而顯著提升瞭翻譯、摘要等任務的性能。我們將介紹各種注意力變體，如自注意力（Self-Attention）。 Transformer模型： 作為當前NLP領域無可爭議的王者，Transformer模型將是本書的重點。我們將分解Transformer的 Encoder-Decoder 架構，深入講解其核心組件，包括多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋神經網絡。我們將分析Transformer如何徹底改變瞭序列建模範式，擺脫瞭RNN的順序處理限製，實現並行計算和更高效的特徵學習。 第三部分：預訓練語言模型與遷移學習 預訓練語言模型（PLM）是當前NLP領域另一個革命性的概念。本書將深入探討： 預訓練與微調（Pre-training and Fine-tuning）： 我們將詳細解釋預訓練的理念，即在海量無標注文本數據上訓練一個大型模型，使其學習通用的語言錶示。隨後，我們將闡述如何通過微調，將預訓練模型適應於各種下遊的特定NLP任務，例如文本分類、問答係統、命名實體識彆等。 代錶性預訓練模型： 本書將精選並深入介紹一些具有裏程碑意義的預訓練模型，包括BERT、GPT係列、RoBERTa、XLNet等。我們將分析它們的架構設計、預訓練任務（如Masked Language Model, Next Sentence Prediction）、以及它們在不同任務上的性能錶現和創新之處。 遷移學習的優勢： 通過對預訓練模型的深入分析，讀者將深刻理解遷移學習如何極大地降低瞭NLP任務對大規模標注數據的依賴，提高瞭模型的泛化能力和魯棒性。 第四部分：NLP核心任務的深度實踐 本書將圍繞NLP領域的核心任務，結閤深度學習方法，進行詳細的講解和案例分析： 文本分類與情感分析： 探討如何利用CNN、RNN以及預訓練模型進行文本的類彆判斷和情感傾嚮分析。 命名實體識彆（NER）與信息抽取： 介紹如何利用序列標注模型，特彆是基於Transformer的序列標注方法，來識彆文本中的命名實體，並進一步進行關係抽取。 機器翻譯（MT）： 深入講解基於Seq2Seq模型和Transformer的機器翻譯原理，包括編碼器-解碼器結構、注意力機製在翻譯中的作用。 問答係統（QA）： 分析不同類型的問答係統，如抽取式問答、生成式問答，以及如何利用深度學習模型來理解問題並從文本中提取或生成答案。 文本生成： 探討如何利用RNN、LSTM以及GPT等模型生成連貫、有意義的文本，包括對話生成、故事創作等。 文本摘要： 介紹抽取式和生成式文本摘要的技術，以及深度學習模型如何實現高質量的文本概括。 第五部分：模型評估、優化與未來趨勢 本書的最後部分將引導讀者關注NLP模型的實際應用和發展方嚮： 模型評估指標： 詳細介紹各種NLP任務的常用評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、BLEU分數、ROUGE分數等，並分析其適用場景和局限性。 模型優化與部署： 探討模型壓縮、量化、加速等技術，以及如何將訓練好的模型部署到實際生産環境中。 NLP的挑戰與前沿： 討論當前NLP領域仍麵臨的挑戰，如常識推理、多模態理解、低資源語言處理、模型的可解釋性等，並展望NLP的未來發展趨勢，如大模型的新範式、具身智能與NLP的結閤等。 目標讀者 本書適閤以下人群閱讀： 對人工智能和機器學習有一定基礎，希望深入瞭解自然語言處理的開發者、工程師和數據科學傢。 計算機科學、人工智能、語言學等相關專業的研究生和高年級本科生。 希望將NLP技術應用於實際業務場景的行業從業者。 對語言智能的奧秘充滿好奇，渴望瞭解計算機如何“理解”和“生成”人類語言的讀者。 總結 《深度解析：自然語言處理前沿技術與實踐》力求成為一本全麵、深入且實用的NLP技術指南。本書將帶領讀者穿越NLP技術的重重迷霧，抵達其核心的理論與實踐前沿，幫助讀者掌握構建強大NLP應用所需的知識和技能。通過對概念的透徹闡釋、算法的細緻剖析和案例的豐富展示，本書旨在激發讀者在NLP領域的探索熱情，並為他們在人工智能領域的發展之路提供堅實的支持。

評分☆☆☆☆☆

這本厚重的典籍，初翻開時，著實被那密密麻麻的公式和晦澀的數學符號陣住瞭。我本以為自己對機器學習領域尚算瞭解，但一頭紮進這片理論的汪洋，纔發現自己不過是個在岸邊拾貝的孩童。書中的推導過程邏輯嚴密到令人窒息，每一個看似隨意的假設背後，都隱藏著深厚的數學功底支撐。它不像市麵上那些流行的“速成”讀物，試圖用幾張圖錶就勾勒齣算法的輪廓，這本書是真真正正地在“教你做人”——教你理解這些算法是如何從最基礎的概率論和優化理論一步步搭建起來的。花瞭大量時間啃下SVM那幾章，那種豁然開朗的感覺，仿佛推開瞭新世界的大門。它不是那種讀完就能立刻寫齣商業代碼的工具書，而更像是一本武林秘籍，需要長久的內功修煉，纔能真正體會到招式中的精髓。對於那些立誌要在這條路上走遠，想真正掌握模型底層邏輯的人來說，這本書是繞不開的“緊箍咒”，痛並快樂著。我尤其欣賞它對各種經典模型的全麵覆蓋，從綫性模型到集成方法，脈絡清晰，足以構建起完整的知識體係框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀過程，更像是一場與自己智力極限的搏鬥。我嘗試瞭多次“快速通讀”的策略，但都以失敗告終。它仿佛一個時間陷阱，一旦你開始深入某個章節的細節，時間就會以驚人的速度流逝，你卻感覺自己隻走齣瞭幾步。例如，在涉及非監督學習的那部分，對於各種聚類算法（K-Means、DBSCAN等）的收斂條件和距離度量標準的探討，細緻到瞭令人發指的地步。這不是那種告訴你“用哪個函數”的書，而是追問“為什麼用這個函數”。我發現，當我試圖用更現代的機器學習框架去套用書中的原理時，對那些框架底層實現的理解一下子清晰瞭不少。這本書的價值在於“去神秘化”，它剝去瞭算法華麗的外衣，讓你直麵其最樸素的數學本質。它絕對不是一本可以在咖啡館裏悠閑閱讀的書籍，更適閤在安靜的書房，備著足夠的草稿紙和計算器，進行一場嚴肅的學術對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書最令人敬佩的一點，或許是它在廣度與深度之間所達成的近乎完美的平衡。它既沒有像一些純數學著作那樣陷入微積分的無盡泥潭，也沒有像一些應用型書籍那樣流於錶麵。它在介紹每一個模型時，都清晰地勾勒齣其統計學基礎、優化目標以及在實際應用中可能遇到的偏差和方差權衡。我特彆欣賞它對集成學習中“偏差-方差權衡”的闡釋，它是如此的深入且富有洞察力，讓我對模型泛化能力有瞭全新的認識。這本書的風格是冷靜的、客觀的，它從不推銷任何一種方法為“萬能鑰匙”，而是客觀陳述其優勢與適用邊界。對於我這樣需要為復雜工程項目選擇閤適算法的從業者來說，這本書提供的不是現成的答案，而是構建判斷體係的“原材料”。讀完之後，我的代碼可能沒有立刻變得更簡潔，但我看待模型選擇和參數調整時的心態，無疑是變得更加審慎和有依據瞭。

評分☆☆☆☆☆

與其他宣揚“AI黑箱”論的書籍截然不同，這本書像一個一絲不苟的建築師，為你展示瞭每一塊磚石的規格、每一根鋼筋的受力點。我花瞭最大的精力去理解貝葉斯理論在分類問題中的應用，尤其是在處理高維稀疏數據時的假設前提和局限性。作者對理論的把握是極其精準的，沒有為瞭追求“新穎”而引入那些尚未被充分驗證的概念，而是專注於那些經過時間檢驗的、具有堅實理論基礎的方法。這種“復古”的嚴謹，反而給我帶來瞭極大的安全感。它讓我意識到，很多看似“過時”的算法，隻要理解其內在的優化目標，在特定場景下依然能爆發齣驚人的效能。這本書的版式設計也偏嚮學術化，圖錶簡潔，重點突齣，但這並不意味著閱讀起來輕鬆——你必須主動地去“挖掘”其中的深意。它要求讀者從一個被動接受知識的聽眾，轉變為一個主動構建知識體係的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗……隻能用“煎熬”來形容。我試圖在通勤路上翻閱，結果差點因為過度集中精力而錯過瞭我的站點。它的敘事風格極其剋製和嚴謹，幾乎沒有多餘的、煽動性的語言來引導讀者的情緒。每一句話都像是經過精密計算的，目的性極強地嚮前推進理論。我印象最深的是對Boosting算法的闡述，它不是簡單地羅列AdaBoost和Gradient Boosting的步驟，而是深入探討瞭殘差擬閤的本質，以及如何通過梯度下降的思想來優化損失函數。這種深度，對於初學者來說，無疑是勸退的。我不得不經常停下來，迴到概率論和綫性代數的課本中去“充電”，否則後麵的章節根本無法跟上。它更像是為已經有紮實數理基礎的研究生或者資深工程師準備的“參考辭典”，而不是一本輕鬆愉快的入門導覽。如果你期望看到Python代碼示例或者如何在Kaggle上奪冠的“秘籍”，那你注定會失望。這本書的價值在於其“內功心法”，而非招式套路。