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[美] 桑吉夫·库尔卡尼，[美] 吉尔伯特·哈曼 著，程国建 译

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 理论基础
• 模式识别
• 李航
• 学习算法
• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 模型评估

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111555223

版次：1

商品编码：12151942

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：169

内容简介

　　全书共包含18个章节，从概率密度、贝叶斯决策理论引入样本学习的基本概念，进而介绍了近邻域学习、核学习及神经网络学习，在此基础上探讨了PCA学习、VC维概念、函数估计问题等，后重点介绍了非常实用的支持向量机SVM及Boosting方法。各章均包含小结、附录、习题及参考资料，非常适合于大专院校计算机及电气工程类硕博士研究生及高年级学生作为教学参考书。

目录

译者序
前言
第1章引言：分类、学习、
特征及应用
1.1范围
1.2为什么需要机器学习？
1.3一些应用
1.3.1图像识别
1.3.2语音识别
1.3.3医学诊断
1.3.4统计套利
1.4测量、特征和特征向量
1.5概率的需要
1.6监督学习
1.7小结
1.8附录：归纳法
1.9问题
1.10参考文献
第2章概率
2.1一些基本事件的概率
2.2复合事件的概率
2.3条件概率
2.4不放回抽取
2.5一个经典的生日问题
2.6随机变量
2.7期望值
2.8方差
2.9小结
2.10附录：概率诠释
2.11问题
2.12参考文献
第3章概率密度
3.1一个二维实例
3.2在[0,1]区间的随机数
3.3密度函数
3.4高维空间中的概率密度
3.5联合密度和条件密度
3.6期望和方差
3.7大数定律
3.8小结
3.9附录:可测性
3.10问题
3.11参考文献
第4章模式识别问题
4.1一个简单例子
4.2决策规则
4.3成功基准
4.4最佳分类器：贝叶斯决策
规则
4.5连续特征和密度
4.6小结
4.7附录：不可数概念
4.8问题
4.9参考文献
第5章最优贝叶斯决策规则
5.1贝叶斯定理
5.2贝叶斯决策规则
5.3最优及其评论
5.4一个例子
5.5基于密度函数的贝叶斯定理
及决策规则
5.6小结
5.7附录：条件概率的定义
5.8问题
5.9参考文献
第6章从实例中学习
6.1概率分布知识的欠缺
6.2训练数据
6.3对训练数据的假设
6.4蛮力学习方法
6.5维数灾难、归纳偏置以及
无免费午餐原理
6.6小结
6.7附录:学习的类型
6.8问题
6.9参考文献
第7章最近邻规则
7.1最近邻规则
7.2最近邻规则的性能
7.3直觉判断与性能证明框架
7.4使用更多邻域
7.5小结
7.6附录:当人们使用最近邻域
进行推理时的一些问题
7.6.1谁是单身汉?
7.6.2法律推理
7.6.3道德推理
7.7问题
7.8参考文献
第8章核规则
8.1动机
8.2最近邻规则的变体
8.3核规则
8.4核规则的通用一致性
8.5势函数
8.6更多的通用核
8.7小结
8.8附录：核、相似性和特征
8.9问题
8.10参考文献
第9章神经网络:感知器
9.1多层前馈网络
9.2神经网络用于学习和分类
9.3感知器
9.3.1阈值
9.4感知器学习规则
9.5感知器的表达能力
9.6小结
9.7附录：思想模型
9.8问题
9.9参考文献
第10章多层神经网络
10.1多层网络的表征能力
10.2学习及S形输出
10.3训练误差和权值空间
10.4基于梯度下降的误差最小化
10.5反向传播
10.6反向传播方程的推导
10.6.1单神经元情况下的推导
10.6.2多层网络情况下的推导
10.7小结
10.8附录:梯度下降与反射平衡
推理
10.9问题
10.10参考文献
第11章可能近似正确（PAC）
学习
11.1决策规则分类
11.2来自一个类中的最优规则
11.3可能近似正确准则
11.4PAC学习
11.5小结
11.6附录：识别不可辨元
11.7问题
11.8参考文献
第12章VC维
12.1近似误差和估计误差
12.2打散
12.3VC维
12.4学习结果
12.5举例
12.6神经网络应用
12.7小结
12.8附录:VC维与波普尔
（Popper）维度
12.9问题
12.10参考文献
第13章无限VC维
13.1类层次及修正的PAC准则
13.2失配与复杂性间的平衡
13.3学习结果
13.4归纳偏置与简单性
13.5小结
13.6附录：均匀收敛与泛
致性
13.7问题
13.8参考文献
第14章函数估计问题
14.1估计
14.2成功准则
14.3最优估计：回归函数
14.4函数估计中的学习
14.5小结
14.6附录：均值回归
14.7问题
14.8参考文献
第15章学习函数估计
15.1函数估计与回归问题回顾
15.2最近邻规则
15.3核方法
15.4神经网络学习
15.5基于确定函数类的估计
15.6打散、伪维数与学习
15.7结论
15.8附录：估计中的准确度、
精度、偏差及方差
15.9问题
15.10参考文献
第16章简明性
16.1科学中的简明性
16.1.1对简明性的明确倡导
16.1.2这个世界简单吗?
16.1.3对简明性的错误诉求
16.1.4对简明性的隐性诉求
16.2排序假设
16.2.1两种简明性排序法
16.3两个实例
16.3.1曲线拟合
16.3.2枚举归纳
16.4简明性即表征简明性
16.4.1要确定表征系统吗?
16.4.2参数越少越简单吗?
16.5简明性的实用理论
16.6简明性和全局不确定性
16.7小结
16.8附录:基础科学和统计学习
理论
16.9问题
16.10参考文献
第17章支持向量机
17.1特征向量的映射
17.2间隔最大化
17.3优化与支持向量
17.4实现及其与核方法的关联
17.5优化问题的细节
17.5.1改写分离条件
17.5.2间隔方程
17.5.3用于不可分实例的松弛
变量
17.5.4优化问题的重构和求解
17.6小结
17.7附录:计算
17.8问题
17.9参考文献
第18章集成学习
18.1弱学习规则
18.2分类器组合
18.3训练样本的分布
18.4自适应集成学习算法
（AdaBoost）
18.5训练数据的性能
18.6泛化性能
18.7小结
18.8附录：集成方法
18.9问题
18.10参考文献

前言/序言

　　本书为新兴领域的统计学习理论提供了一个宽泛和易于理解的入门性介绍，这一领域的发展源于对模式识别和机器学习、非参数统计、计算机科学、语言学中的语言学习和认知心理学、哲学问题中的归纳法以及哲学和科学方法论等学科与技术的研究。
　　本书是“学习理论与认知论”课程的非常好的入门教材，目前已在普林斯顿大学电气工程专业的教学中使用。“学习理论与认知论”课程并没有特定的基础要求，向所有对其感兴趣的学生开放，包括新生、主修科学的高年级学生，以及来自工程、人文、社会科学的学生。虽然许多材料技术性较强，但是我们发现大部分学生可以体会和领悟本书的要点。
　　模式识别的工程研究关注的是基于一个有用的方法研发出的自动化系统来区分不同的输入模式。为邮局开发的系统用于如何扫描手写地址并将邮件排序，制造商关注如何设计一个计算机系统把普通的谈话内容进行文字转录，还有诸如计算机能否用来分析医学图像，进而做出诊断等此类问题。
　　机器学习提供了对一些模式识别问题进行求解的有效方法。它可能是采用受过训练的系统来识别手写邮政编码，或能使自动化系统与用户进行交互使其学会实现对语音的识别；也许是使用机器学习算法来开发一套医学图像分析系统。
　　机器学习和模式识别也关注学习系统所包含的一般原则。一种系统化的方法技术非常有用，因为我们并不是从无到有开发算法并在每个新的应用程序中特设某一种方式。评估一个学习系统的性能所采用的技术也是非常重要的。对学习算法的实践环节而言，知道什么是可实现的，什么是可用的评价基准，并提出新的技术也同等重要。
　　这些问题也出现在认知论与哲学问题中。我们能学到什么？以及我们如何进行学习？我们能够从其他思想和外部世界学到什么？通过归纳法我们又能学到什么？哲学问题的归纳法关注的是如何在归纳推理的基础上学到一些新东西。而给定的事实是归纳推理前提的真实性无法保证其结论的真实性。这个问题没有唯一解，这并不是因为无解，而是因为有太多解，这取决于采用什么学习方法。在本书中，我们解释了如何根据归纳形成各种不同的解决方案。
　　因此，我们希望本书能为广大读者在统计学习理论中提供一个简便的入门性介绍。对于那些对学习理论或实际算法的深入研究感兴趣的读者，我们希望本书提供给他们一个有益的出发点。而对于那些对一般的认知论和哲学感兴趣的读者，我们希望本书有助于他们从其他领域中领悟一些重要的想法。对其他读者而言，我们也希望本书有助于他们对统计学习理论有更深层次的理解，因为它揭示了学习的本质及其限制，这也是人工智能的核心进展。
　　感谢普林斯顿大学本科教育创新课程发展250周年纪念基金的资助。RajeevKulkarni对全书提供了非常有用的意见。JoelPredd和MayaGupta提供了许多宝贵的意见。此外，感谢JoshuaHarris对本书的仔细审读。同时也感谢几年来，我的助教和学生们一起对该课程内容的讨论。谢谢！
　　在工程应用及商务分析中，非常重要的任务之一是能够从小样本数据中进行快速机器学习。统计学习理论(SLT)给出了从少量数据样本中抽取模式及其关系的理论基础,这个学习机理的核心是平衡所有解决方案之间的性能与复杂度从而找出最优的解决方案。
　　支持向量机(SVM)提供的学习能力来自于对统计学习理论的深度数学分析，其学习过程是基于有限的观测值来估计系统的未知关系及其结构的过程。统计学习理论给出了设计这样一个经验主义机器学习的数学条件，这为在精确地表达已有数据和处理未知数据之间保持最佳的平衡提供了解决方案。SVM的主要优点表现在：①从小样本数据记录中学习；②模型复杂度可控（SVM可以通过调整一些参数对模型的复杂性进行直接的控制）；③奇异点检测与数据压缩。SVM的主要缺点表现在：①黑盒模型（SVM模型的可解释性要比理解神经网络具有更大的挑战性）；②市场推广困难（解释SVM及其统计学习理论基础需要深厚的数学背景知识及模式识别经验，甚至对一个经验丰富的研究人员来说都是一个挑战）。
　　近年来，基于深度神经网络的机器学习理论研究风靡人工智能学术领域，在工业界的应用也崭露头角，引人瞩目的事件是2016年谷歌公司的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。一个错误的观点是认为深度学习神经网络将要取代传统的浅层人工神经网络以及基于统计学习理论的SVM。不可取代的原因在于：其一，科学理论的发展有其自身的规律性，成为学术热点并不代表着会成为核心应用技术；其二，深度学习对复杂异构大数据模式的机器学习较为有效，而对规范的小数据模式SVM则是利器；其三，统计学习理论与深度学习的融合或许会对大数据时代的人工智能发展起到一定的推动作用，已发表的基于SVM的深度学习及深度SVM就是例证。
　　本书以通俗易懂的方式提供了统计学习理论与机器学习及模式识别的基本概念及常用算法，这包括概率密度函数、贝叶斯决策、最近邻规则、人工神经网络、VC维、函数估计问题、支持向量机、集成学习等，适合作为高校研究生及本科生的人工智能、机器学习等课程的教学用书及自学参考书。
　　本书的出版得到西安石油大学优秀学术著作出版基金的支持，在此表示感谢！
　　程国建

《计算科学的演进：从算法到智能》 本书深入探讨了计算科学从诞生之初的算法基础，到如今蓬勃发展的智能系统，其跨越式发展的历程与核心驱动力。我们并非要重复那些陈旧的理论，而是要揭示隐藏在计算科学发展脉络中的关键思想、突破性进展以及未来的发展趋势。 第一部分：算法的基石与计算的边界 我们将追溯图灵、丘奇等先驱者如何为计算科学奠定理论基础，理解可计算性与不可计算性的界限，以及图灵机的抽象模型如何成为现代计算机的理论蓝图。重点将放在不同类型算法的设计哲学，从经典的排序、搜索算法，到更复杂的图算法和动态规划。我们将剖析这些算法的效率衡量标准（时间复杂度和空间复杂度），并探讨NP-completeness问题如何深刻地影响我们对计算难度的认知。这一部分并非停留在静态的理论阐述，而是要展现算法思想如何随着硬件的进步和应用需求的增长而不断演化，例如，针对大规模数据处理而诞生的分布式算法和近似算法。 第二部分：数据的革命与机器学习的崛起 随着信息时代的到来，数据量呈爆炸式增长，这催生了对从数据中提取知识的需求。本部分将重点介绍数据科学的兴起，以及数据预处理、特征工程、数据可视化等关键技术。在此基础上，我们将深入剖析机器学习的各种范式。我们不会仅仅罗列算法名称，而是要理解它们背后的核心思想。 监督学习：从简单的线性回归、逻辑回归，到更强大的支持向量机（SVM）和决策树，我们将分析其学习原理、适用场景以及优缺点。特别地，我们将关注集成学习方法，如随机森林和梯度提升，是如何通过组合多个弱学习器来构建强大模型的。 无监督学习：聚类算法（如K-Means、DBSCAN）如何揭示数据的内在结构，降维技术（如PCA、t-SNE）如何有效地压缩数据维度同时保留关键信息。 强化学习：代理（agent）如何通过与环境交互学习最优策略，从贝尔曼方程到深度强化学习的最新进展，我们将探讨其在游戏AI、机器人控制等领域的实际应用。 这一部分将强调模型评估与选择的重要性，包括交叉验证、偏差-方差权衡等概念，以及如何避免过拟合和欠拟合。 第三部分：深度学习的浪潮与神经网络的演进 深度学习的出现无疑是计算科学领域的一场革命。本部分将聚焦于神经网络的强大能力，并追溯其发展历程。我们将详细解析不同类型的神经网络结构： 前馈神经网络 (FNN)：作为基础，理解其层级结构与非线性激活函数的作用。 卷积神经网络 (CNN)：解析其在图像识别、计算机视觉领域的成功，理解卷积层、池化层等核心组件如何有效地提取空间特征。 循环神经网络 (RNN)：探讨其处理序列数据（如文本、时间序列）的能力，理解其在自然语言处理（NLP）领域的应用，并分析其面临的梯度消失/爆炸问题。 长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU)：揭示它们如何通过门控机制有效解决RNN的长期依赖问题。 Transformer模型：深入理解其自注意力机制（self-attention），以及它如何颠覆了NLP领域，并在多模态学习中展现出巨大潜力。 我们将探讨深度学习模型的训练过程，包括反向传播算法、优化器（如Adam、SGD）的选择，以及正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）在提升模型泛化能力中的作用。 第四部分：智能系统的构建与未来展望 本书的最后一部分将视野放宽，探讨如何将前述的算法、数据分析和机器学习技术融合成更强大的智能系统。我们将审视不同领域的智能应用： 自然语言处理 (NLP)：从文本分类、情感分析到机器翻译、对话系统，理解语言模型如何让机器理解和生成人类语言。 计算机视觉 (CV)：目标检测、图像分割、人脸识别等技术如何让机器“看见”并理解图像内容。 推荐系统：协同过滤、基于内容的推荐等方法如何为用户提供个性化服务。 机器人学与自动化：如何将感知、决策和执行相结合，构建自主工作的智能体。 最后，我们将展望计算科学的未来发展方向，包括可解释AI、联邦学习、因果推理、以及AI与科学发现的融合等前沿议题。我们将思考计算科学如何继续推动人类社会的进步，并为解决全球性挑战提供新的工具和思路。 本书力求以清晰的逻辑、深入的剖析和生动的案例，带领读者穿越计算科学发展的长河，理解其核心思想的演进，把握其当前的研究热点，并洞察其未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我之前是一名统计学专业的学生，对统计学的基本概念非常熟悉，但一直对机器学习的应用领域感到有些困惑。《统计学习理论基础》这本书，则为我架起了一座连接统计学和机器学习的桥梁。作者从统计学的基本原理出发，系统地介绍了各种统计学习模型，并详细阐述了它们在机器学习中的应用。我尤其喜欢作者在讲解“降维”技术时，那种从线性代数的角度出发，解释主成分分析（PCA）的数学原理，这让我明白了PCA是如何找到数据方差最大的方向，从而实现有效的降维。而且，书中关于“贝叶斯网络”的介绍，也让我对如何利用概率图模型来表示变量之间的依赖关系有了全新的认识，这在处理复杂系统的建模时非常有用。这本书的阅读过程，与其说是一种学习，不如说是一种思维的升华，让我能够用更宏观和更深刻的视角去理解数据和模型。

评分☆☆☆☆☆

我之前是一位刚刚步入数据科学领域的研究生，对各种机器学习算法的应用非常感兴趣，但总是感觉自己的基础不够扎实，对于算法的原理知之甚少。《统计学习理论基础》这本书，简直就是我导师的“翻版”，为我提供了一个全面而深入的理论指导。作者在书中系统地介绍了统计学习的几个核心分支，包括监督学习、无监督学习以及半监督学习，并对每一种学习范式下的经典模型都进行了详尽的理论分析。我尤其欣赏作者在讲解“集成学习”时，那种将多种弱分类器集成起来形成强分类器的思想，从Bagging到Boosting，再到Stacking，作者都给出了清晰的数学推导和直观的解释，让我彻底理解了为什么集成学习能够有效地提升模型的泛化能力。这本书的附录部分也包含了大量的参考文献，为我进一步深入研究提供了宝贵的资源。我感觉通过这本书的学习，我的理论功底得到了显著的提升，对未来进行更深入的研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计学和机器学习的交叉领域一直感到有些畏惧，总觉得数学公式和抽象概念是阻碍我学习的巨大鸿沟。《统计学习理论基础》这本书，则彻底改变了我的看法。作者以一种非常平易近人的方式，将那些复杂的统计理论娓娓道来。他并没有一开始就抛出大量的数学公式，而是先用生活中的例子来类比，帮助读者建立直观的理解，然后再逐步引入数学语言。我特别喜欢作者在解释“最大熵原理”时，那种层层递进的逻辑，从无信息的选择到引入约束条件，再到最终的最优解，整个过程非常清晰。书中关于“模型评估”的部分也让我受益匪浅，作者详细介绍了各种评估指标的优缺点，以及在不同场景下如何选择合适的评估方法，这对于我之前常常为如何科学地评估模型而烦恼来说，无疑是雪中送炭。这本书的结构安排也非常合理，从基础的概率统计知识，到各种经典的统计学习模型，再到一些进阶的主题，循序渐进，非常适合我这样的希望系统性学习的读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学和机器学习之间的联系充满好奇，但市面上很多书籍要么过于偏向理论，要么过于偏向实践。《统计学习理论基础》这本书，则非常巧妙地找到了两者的平衡点。作者以严谨的数学推导为基础，但又不失对概念的清晰阐释，让我能够真正理解各种统计学习算法的内在机制。我特别喜欢作者在讲解“决策树”和“随机森林”时，那种从信息熵出发，逐步构建树形结构的思路，这让我明白了“信息增益”和“基尼不纯度”的意义，以及它们在特征选择上的作用。而且，书中关于“模型泛化能力”的讨论，也让我对理解过拟合和欠拟合有了更深刻的认识，作者通过偏差-方差的权衡，为我提供了理解模型性能的关键视角。这本书不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，我一直想深入理解机器学习的底层逻辑，但很多入门书籍都停留在算法层面，讲了怎么用，但没讲为什么这么用，以及算法的局限性在哪里。《统计学习理论基础》则完全不同，它从概率论和统计学的角度出发，为我构建了一个坚实的理论框架。读第一章的时候，我就被作者严谨的数学推导所折服，从贝叶斯定理到最大似然估计，再到各种统计模型，作者用清晰的语言和详实的公式，将抽象的概念变得触手可及。尤其是在讨论偏差-方差权衡时，作者用图示结合数学解释，让我对过拟合和欠拟合有了更深刻的认识。我之前常常纠结于选择哪种模型，现在明白了，很多选择都源于对数据分布的假设以及对模型复杂度的控制。这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是它教会了我如何思考，如何分析问题，如何根据理论指导实践。我花了比其他同类书籍更长的时间来啃，但每一次的阅读都让我收获颇丰，感觉自己的理论基础得到了极大的夯实，对机器学习的理解上升到了一个全新的高度。我甚至开始回过头去重新审视我之前写的一些代码，发现了很多可以优化的地方，这是我之前从未想过的。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我明白了“知其然”与“知其所以然”的巨大区别。我之前是一名普通的数据分析师，能够熟练运用各种工具和算法，但面对一些棘手的问题，或者需要解释算法原理时，总会感到力不从心。阅读《统计学习理论基础》之后，我感觉自己像是打开了一个全新的世界。作者从最基础的概率分布讲起，逐步深入到各种统计学习模型的理论基础，比如线性回归、逻辑回归、支持向量机等等。让我印象深刻的是，作者在讲解这些模型时，并没有直接给出算法流程，而是先从概率模型或者损失函数的角度出发，解释为什么会采用这样的模型，以及它们背后所蕴含的统计学原理。特别是关于“正则化”的章节，让我彻底理解了L1和L2正则化为何能够实现特征选择和防止过拟合，这比简单地在代码中添加一个参数要深刻得多。这本书的语言风格非常严谨，但也充满智慧，作者在适当的地方会加入一些引人深思的讨论，让我能够将理论知识与实际应用联系起来。我感觉自己的思维模式都发生了转变，不再是简单的“套用算法”，而是能够从更深层次去理解和设计模型。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《统计学习理论基础》这本书给我带来了巨大的惊喜。我之前从事的是量化交易领域，虽然经常接触统计模型，但对于其背后的统计学习理论知之甚少，总感觉自己停留在“调包侠”的阶段。这本书从根本上改变了我的认知。作者以一种极为细腻和严谨的方式，剖析了统计学习的各个方面，从模型的假设、损失函数的选择，到优化算法的原理，再到模型评估和选择的策略，都进行了深入的探讨。我最喜欢的部分是关于“非参数统计”的章节，作者介绍了核密度估计、K近邻等方法，并解释了它们在处理非线性关系和复杂数据结构时的优势，这对于我理解金融时间序列的复杂性非常有帮助。而且，书中关于“信息几何”的初步介绍，也让我对模型之间的距离和相似性有了全新的认识，这在未来的模型优化和选择上，可能会提供一些新的思路。这本书需要耐心和投入，但回报绝对是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是一次学习，不如说是一次思维的洗礼。我之前一直致力于发展深度学习模型，但总感觉在解释模型的行为、理解其局限性时，缺乏足够的理论支撑。《统计学习理论基础》这本书，恰好填补了这一空白。作者从统计学的视角，为我揭示了许多机器学习算法的底层逻辑。我尤其欣赏作者在讲解“高斯混合模型”时，那种从概率角度出发，逐步推导出EM算法的过程，这让我明白了EM算法的迭代思想以及它在解决聚类和密度估计问题上的强大能力。而且，书中关于“贝叶斯非参数模型”的介绍，也让我对模型结构的灵活性有了更深的理解，这对于处理那些没有明确先验知识的数据集非常有启发性。这本书的语言风格严谨而又不失风趣，作者在适当的地方会加入一些历史的渊源和哲学思考，让整个阅读过程更加引人入胜。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学习理论基础》绝对是那些渴望在数据科学领域建立深厚学术功底的读者的福音。我之前接触过一些机器学习的书籍，大多侧重于工程实现和算法细节，虽然能上手做项目，但总感觉内心有些不安，总觉得少了点什么。这本书恰恰填补了我的这一认知鸿沟。作者深入浅出地讲解了统计推断的核心概念，比如假设检验、置信区间以及各种统计模型的内在联系。我尤其欣赏作者在讲解“模型选择”这一章节时的思路，他不仅仅是列举了几种模型，而是从信息论的角度，将AIC、BIC等信息准则的推导过程娓娓道来，让我明白了这些准则的由来以及它们在权衡模型拟合度和复杂度上的作用。这种理论层面的深刻洞察，让我对如何选择最适合特定问题的模型有了更清晰的判断，而不是仅仅依赖经验或者试错。而且，书中关于“因果推断”的章节，虽然篇幅不算长，但却点亮了我对数据背后因果关系的思考，这在实际业务中，尤其是在需要做出决策的时候，至关重要。这本书确实需要一些数学基础，但作者的讲解方式非常巧妙，即使是初学者，只要肯花时间和精力，也一定能够领略到其中的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学习理论基础》无疑是我近期读过的最有价值的一本书籍。我之前是一名产品经理，对机器学习的应用层面有一些了解，但始终觉得缺乏理论上的支撑，无法真正理解其背后的逻辑。这本书的出现，恰恰弥补了我的这一遗憾。作者从统计学的角度出发，用非常严谨但又不失生动的语言，阐述了机器学习的统计学基础。我最喜欢的部分是关于“贝叶斯推断”的章节，作者通过生动的例子，将先验概率、似然函数和后验概率之间的关系解释得淋漓尽致，这让我对理解像朴素贝叶斯这样的算法有了更深刻的认识。而且，书中关于“高斯过程”的介绍，让我对非参数模型的灵活性有了全新的认识，这在处理一些复杂的数据分布时，非常有启发性。这本书的阅读过程，与其说是学习，不如说是一种思维的提升。我开始能够从统计学的视角去审视数据，去理解模型的行为，去评估其可靠性。这本书让我意识到，在看似千变万化的机器学习算法背后，都隐藏着深刻的统计学原理。

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