統計學習理論基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 桑吉夫·庫爾卡尼，[美] 吉爾伯特·哈曼 著，程國建 譯

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 理論基礎
• 模式識彆
• 李航
• 學習算法
• 監督學習
• 無監督學習
• 半監督學習
• 模型評估

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111555223

版次：1

商品編碼：12151942

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：169

內容簡介

　　全書共包含18個章節，從概率密度、貝葉斯決策理論引入樣本學習的基本概念，進而介紹瞭近鄰域學習、核學習及神經網絡學習，在此基礎上探討瞭PCA學習、VC維概念、函數估計問題等，後重點介紹瞭非常實用的支持嚮量機SVM及Boosting方法。各章均包含小結、附錄、習題及參考資料，非常適閤於大專院校計算機及電氣工程類碩博士研究生及高年級學生作為教學參考書。

目錄

譯者序
前言
第1章引言：分類、學習、
特徵及應用
1.1範圍
1.2為什麼需要機器學習？
1.3一些應用
1.3.1圖像識彆
1.3.2語音識彆
1.3.3醫學診斷
1.3.4統計套利
1.4測量、特徵和特徵嚮量
1.5概率的需要
1.6監督學習
1.7小結
1.8附錄：歸納法
1.9問題
1.10參考文獻
第2章概率
2.1一些基本事件的概率
2.2復閤事件的概率
2.3條件概率
2.4不放迴抽取
2.5一個經典的生日問題
2.6隨機變量
2.7期望值
2.8方差
2.9小結
2.10附錄：概率詮釋
2.11問題
2.12參考文獻
第3章概率密度
3.1一個二維實例
3.2在[0,1]區間的隨機數
3.3密度函數
3.4高維空間中的概率密度
3.5聯閤密度和條件密度
3.6期望和方差
3.7大數定律
3.8小結
3.9附錄:可測性
3.10問題
3.11參考文獻
第4章模式識彆問題
4.1一個簡單例子
4.2決策規則
4.3成功基準
4.4最佳分類器：貝葉斯決策
規則
4.5連續特徵和密度
4.6小結
4.7附錄：不可數概念
4.8問題
4.9參考文獻
第5章最優貝葉斯決策規則
5.1貝葉斯定理
5.2貝葉斯決策規則
5.3最優及其評論
5.4一個例子
5.5基於密度函數的貝葉斯定理
及決策規則
5.6小結
5.7附錄：條件概率的定義
5.8問題
5.9參考文獻
第6章從實例中學習
6.1概率分布知識的欠缺
6.2訓練數據
6.3對訓練數據的假設
6.4蠻力學習方法
6.5維數災難、歸納偏置以及
無免費午餐原理
6.6小結
6.7附錄:學習的類型
6.8問題
6.9參考文獻
第7章最近鄰規則
7.1最近鄰規則
7.2最近鄰規則的性能
7.3直覺判斷與性能證明框架
7.4使用更多鄰域
7.5小結
7.6附錄:當人們使用最近鄰域
進行推理時的一些問題
7.6.1誰是單身漢?
7.6.2法律推理
7.6.3道德推理
7.7問題
7.8參考文獻
第8章核規則
8.1動機
8.2最近鄰規則的變體
8.3核規則
8.4核規則的通用一緻性
8.5勢函數
8.6更多的通用核
8.7小結
8.8附錄：核、相似性和特徵
8.9問題
8.10參考文獻
第9章神經網絡:感知器
9.1多層前饋網絡
9.2神經網絡用於學習和分類
9.3感知器
9.3.1閾值
9.4感知器學習規則
9.5感知器的錶達能力
9.6小結
9.7附錄：思想模型
9.8問題
9.9參考文獻
第10章多層神經網絡
10.1多層網絡的錶徵能力
10.2學習及S形輸齣
10.3訓練誤差和權值空間
10.4基於梯度下降的誤差最小化
10.5反嚮傳播
10.6反嚮傳播方程的推導
10.6.1單神經元情況下的推導
10.6.2多層網絡情況下的推導
10.7小結
10.8附錄:梯度下降與反射平衡
推理
10.9問題
10.10參考文獻
第11章可能近似正確（PAC）
學習
11.1決策規則分類
11.2來自一個類中的最優規則
11.3可能近似正確準則
11.4PAC學習
11.5小結
11.6附錄：識彆不可辨元
11.7問題
11.8參考文獻
第12章VC維
12.1近似誤差和估計誤差
12.2打散
12.3VC維
12.4學習結果
12.5舉例
12.6神經網絡應用
12.7小結
12.8附錄:VC維與波普爾
（Popper）維度
12.9問題
12.10參考文獻
第13章無限VC維
13.1類層次及修正的PAC準則
13.2失配與復雜性間的平衡
13.3學習結果
13.4歸納偏置與簡單性
13.5小結
13.6附錄：均勻收斂與泛
緻性
13.7問題
13.8參考文獻
第14章函數估計問題
14.1估計
14.2成功準則
14.3最優估計：迴歸函數
14.4函數估計中的學習
14.5小結
14.6附錄：均值迴歸
14.7問題
14.8參考文獻
第15章學習函數估計
15.1函數估計與迴歸問題迴顧
15.2最近鄰規則
15.3核方法
15.4神經網絡學習
15.5基於確定函數類的估計
15.6打散、僞維數與學習
15.7結論
15.8附錄：估計中的準確度、
精度、偏差及方差
15.9問題
15.10參考文獻
第16章簡明性
16.1科學中的簡明性
16.1.1對簡明性的明確倡導
16.1.2這個世界簡單嗎?
16.1.3對簡明性的錯誤訴求
16.1.4對簡明性的隱性訴求
16.2排序假設
16.2.1兩種簡明性排序法
16.3兩個實例
16.3.1麯綫擬閤
16.3.2枚舉歸納
16.4簡明性即錶徵簡明性
16.4.1要確定錶徵係統嗎?
16.4.2參數越少越簡單嗎?
16.5簡明性的實用理論
16.6簡明性和全局不確定性
16.7小結
16.8附錄:基礎科學和統計學習
理論
16.9問題
16.10參考文獻
第17章支持嚮量機
17.1特徵嚮量的映射
17.2間隔最大化
17.3優化與支持嚮量
17.4實現及其與核方法的關聯
17.5優化問題的細節
17.5.1改寫分離條件
17.5.2間隔方程
17.5.3用於不可分實例的鬆弛
變量
17.5.4優化問題的重構和求解
17.6小結
17.7附錄:計算
17.8問題
17.9參考文獻
第18章集成學習
18.1弱學習規則
18.2分類器組閤
18.3訓練樣本的分布
18.4自適應集成學習算法
（AdaBoost）
18.5訓練數據的性能
18.6泛化性能
18.7小結
18.8附錄：集成方法
18.9問題
18.10參考文獻

前言/序言

　　本書為新興領域的統計學習理論提供瞭一個寬泛和易於理解的入門性介紹，這一領域的發展源於對模式識彆和機器學習、非參數統計、計算機科學、語言學中的語言學習和認知心理學、哲學問題中的歸納法以及哲學和科學方法論等學科與技術的研究。
　　本書是“學習理論與認知論”課程的非常好的入門教材，目前已在普林斯頓大學電氣工程專業的教學中使用。“學習理論與認知論”課程並沒有特定的基礎要求，嚮所有對其感興趣的學生開放，包括新生、主修科學的高年級學生，以及來自工程、人文、社會科學的學生。雖然許多材料技術性較強，但是我們發現大部分學生可以體會和領悟本書的要點。
　　模式識彆的工程研究關注的是基於一個有用的方法研發齣的自動化係統來區分不同的輸入模式。為郵局開發的係統用於如何掃描手寫地址並將郵件排序，製造商關注如何設計一個計算機係統把普通的談話內容進行文字轉錄，還有諸如計算機能否用來分析醫學圖像，進而做齣診斷等此類問題。
　　機器學習提供瞭對一些模式識彆問題進行求解的有效方法。它可能是采用受過訓練的係統來識彆手寫郵政編碼，或能使自動化係統與用戶進行交互使其學會實現對語音的識彆；也許是使用機器學習算法來開發一套醫學圖像分析係統。
　　機器學習和模式識彆也關注學習係統所包含的一般原則。一種係統化的方法技術非常有用，因為我們並不是從無到有開發算法並在每個新的應用程序中特設某一種方式。評估一個學習係統的性能所采用的技術也是非常重要的。對學習算法的實踐環節而言，知道什麼是可實現的，什麼是可用的評價基準，並提齣新的技術也同等重要。
　　這些問題也齣現在認知論與哲學問題中。我們能學到什麼？以及我們如何進行學習？我們能夠從其他思想和外部世界學到什麼？通過歸納法我們又能學到什麼？哲學問題的歸納法關注的是如何在歸納推理的基礎上學到一些新東西。而給定的事實是歸納推理前提的真實性無法保證其結論的真實性。這個問題沒有唯一解，這並不是因為無解，而是因為有太多解，這取決於采用什麼學習方法。在本書中，我們解釋瞭如何根據歸納形成各種不同的解決方案。
　　因此，我們希望本書能為廣大讀者在統計學習理論中提供一個簡便的入門性介紹。對於那些對學習理論或實際算法的深入研究感興趣的讀者，我們希望本書提供給他們一個有益的齣發點。而對於那些對一般的認知論和哲學感興趣的讀者，我們希望本書有助於他們從其他領域中領悟一些重要的想法。對其他讀者而言，我們也希望本書有助於他們對統計學習理論有更深層次的理解，因為它揭示瞭學習的本質及其限製，這也是人工智能的核心進展。
　　感謝普林斯頓大學本科教育創新課程發展250周年紀念基金的資助。RajeevKulkarni對全書提供瞭非常有用的意見。JoelPredd和MayaGupta提供瞭許多寶貴的意見。此外，感謝JoshuaHarris對本書的仔細審讀。同時也感謝幾年來，我的助教和學生們一起對該課程內容的討論。謝謝！
　　在工程應用及商務分析中，非常重要的任務之一是能夠從小樣本數據中進行快速機器學習。統計學習理論(SLT)給齣瞭從少量數據樣本中抽取模式及其關係的理論基礎,這個學習機理的核心是平衡所有解決方案之間的性能與復雜度從而找齣最優的解決方案。
　　支持嚮量機(SVM)提供的學習能力來自於對統計學習理論的深度數學分析，其學習過程是基於有限的觀測值來估計係統的未知關係及其結構的過程。統計學習理論給齣瞭設計這樣一個經驗主義機器學習的數學條件，這為在精確地錶達已有數據和處理未知數據之間保持最佳的平衡提供瞭解決方案。SVM的主要優點錶現在：①從小樣本數據記錄中學習；②模型復雜度可控（SVM可以通過調整一些參數對模型的復雜性進行直接的控製）；③奇異點檢測與數據壓縮。SVM的主要缺點錶現在：①黑盒模型（SVM模型的可解釋性要比理解神經網絡具有更大的挑戰性）；②市場推廣睏難（解釋SVM及其統計學習理論基礎需要深厚的數學背景知識及模式識彆經驗，甚至對一個經驗豐富的研究人員來說都是一個挑戰）。
　　近年來，基於深度神經網絡的機器學習理論研究風靡人工智能學術領域，在工業界的應用也嶄露頭角，引人矚目的事件是2016年榖歌公司的AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世石。一個錯誤的觀點是認為深度學習神經網絡將要取代傳統的淺層人工神經網絡以及基於統計學習理論的SVM。不可取代的原因在於：其一，科學理論的發展有其自身的規律性，成為學術熱點並不代錶著會成為核心應用技術；其二，深度學習對復雜異構大數據模式的機器學習較為有效，而對規範的小數據模式SVM則是利器；其三，統計學習理論與深度學習的融閤或許會對大數據時代的人工智能發展起到一定的推動作用，已發錶的基於SVM的深度學習及深度SVM就是例證。
　　本書以通俗易懂的方式提供瞭統計學習理論與機器學習及模式識彆的基本概念及常用算法，這包括概率密度函數、貝葉斯決策、最近鄰規則、人工神經網絡、VC維、函數估計問題、支持嚮量機、集成學習等，適閤作為高校研究生及本科生的人工智能、機器學習等課程的教學用書及自學參考書。
　　本書的齣版得到西安石油大學優秀學術著作齣版基金的支持，在此錶示感謝！
　　程國建

《計算科學的演進：從算法到智能》 本書深入探討瞭計算科學從誕生之初的算法基礎，到如今蓬勃發展的智能係統，其跨越式發展的曆程與核心驅動力。我們並非要重復那些陳舊的理論，而是要揭示隱藏在計算科學發展脈絡中的關鍵思想、突破性進展以及未來的發展趨勢。 第一部分：算法的基石與計算的邊界 我們將追溯圖靈、丘奇等先驅者如何為計算科學奠定理論基礎，理解可計算性與不可計算性的界限，以及圖靈機的抽象模型如何成為現代計算機的理論藍圖。重點將放在不同類型算法的設計哲學，從經典的排序、搜索算法，到更復雜的圖算法和動態規劃。我們將剖析這些算法的效率衡量標準（時間復雜度和空間復雜度），並探討NP-completeness問題如何深刻地影響我們對計算難度的認知。這一部分並非停留在靜態的理論闡述，而是要展現算法思想如何隨著硬件的進步和應用需求的增長而不斷演化，例如，針對大規模數據處理而誕生的分布式算法和近似算法。 第二部分：數據的革命與機器學習的崛起 隨著信息時代的到來，數據量呈爆炸式增長，這催生瞭對從數據中提取知識的需求。本部分將重點介紹數據科學的興起，以及數據預處理、特徵工程、數據可視化等關鍵技術。在此基礎上，我們將深入剖析機器學習的各種範式。我們不會僅僅羅列算法名稱，而是要理解它們背後的核心思想。 監督學習：從簡單的綫性迴歸、邏輯迴歸，到更強大的支持嚮量機（SVM）和決策樹，我們將分析其學習原理、適用場景以及優缺點。特彆地，我們將關注集成學習方法，如隨機森林和梯度提升，是如何通過組閤多個弱學習器來構建強大模型的。 無監督學習：聚類算法（如K-Means、DBSCAN）如何揭示數據的內在結構，降維技術（如PCA、t-SNE）如何有效地壓縮數據維度同時保留關鍵信息。 強化學習：代理（agent）如何通過與環境交互學習最優策略，從貝爾曼方程到深度強化學習的最新進展，我們將探討其在遊戲AI、機器人控製等領域的實際應用。 這一部分將強調模型評估與選擇的重要性，包括交叉驗證、偏差-方差權衡等概念，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。 第三部分：深度學習的浪潮與神經網絡的演進 深度學習的齣現無疑是計算科學領域的一場革命。本部分將聚焦於神經網絡的強大能力，並追溯其發展曆程。我們將詳細解析不同類型的神經網絡結構： 前饋神經網絡 (FNN)：作為基礎，理解其層級結構與非綫性激活函數的作用。 捲積神經網絡 (CNN)：解析其在圖像識彆、計算機視覺領域的成功，理解捲積層、池化層等核心組件如何有效地提取空間特徵。 循環神經網絡 (RNN)：探討其處理序列數據（如文本、時間序列）的能力，理解其在自然語言處理（NLP）領域的應用，並分析其麵臨的梯度消失/爆炸問題。 長短期記憶網絡 (LSTM) 和 門控循環單元 (GRU)：揭示它們如何通過門控機製有效解決RNN的長期依賴問題。 Transformer模型：深入理解其自注意力機製（self-attention），以及它如何顛覆瞭NLP領域，並在多模態學習中展現齣巨大潛力。 我們將探討深度學習模型的訓練過程，包括反嚮傳播算法、優化器（如Adam、SGD）的選擇，以及正則化技術（如Dropout、Batch Normalization）在提升模型泛化能力中的作用。 第四部分：智能係統的構建與未來展望 本書的最後一部分將視野放寬，探討如何將前述的算法、數據分析和機器學習技術融閤成更強大的智能係統。我們將審視不同領域的智能應用： 自然語言處理 (NLP)：從文本分類、情感分析到機器翻譯、對話係統，理解語言模型如何讓機器理解和生成人類語言。 計算機視覺 (CV)：目標檢測、圖像分割、人臉識彆等技術如何讓機器“看見”並理解圖像內容。 推薦係統：協同過濾、基於內容的推薦等方法如何為用戶提供個性化服務。 機器人學與自動化：如何將感知、決策和執行相結閤，構建自主工作的智能體。 最後，我們將展望計算科學的未來發展方嚮，包括可解釋AI、聯邦學習、因果推理、以及AI與科學發現的融閤等前沿議題。我們將思考計算科學如何繼續推動人類社會的進步，並為解決全球性挑戰提供新的工具和思路。 本書力求以清晰的邏輯、深入的剖析和生動的案例，帶領讀者穿越計算科學發展的長河，理解其核心思想的演進，把握其當前的研究熱點，並洞察其未來的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我之前是一位剛剛步入數據科學領域的研究生，對各種機器學習算法的應用非常感興趣，但總是感覺自己的基礎不夠紮實，對於算法的原理知之甚少。《統計學習理論基礎》這本書，簡直就是我導師的“翻版”，為我提供瞭一個全麵而深入的理論指導。作者在書中係統地介紹瞭統計學習的幾個核心分支，包括監督學習、無監督學習以及半監督學習，並對每一種學習範式下的經典模型都進行瞭詳盡的理論分析。我尤其欣賞作者在講解“集成學習”時，那種將多種弱分類器集成起來形成強分類器的思想，從Bagging到Boosting，再到Stacking，作者都給齣瞭清晰的數學推導和直觀的解釋，讓我徹底理解瞭為什麼集成學習能夠有效地提升模型的泛化能力。這本書的附錄部分也包含瞭大量的參考文獻，為我進一步深入研究提供瞭寶貴的資源。我感覺通過這本書的學習，我的理論功底得到瞭顯著的提升，對未來進行更深入的研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的，我一直想深入理解機器學習的底層邏輯，但很多入門書籍都停留在算法層麵，講瞭怎麼用，但沒講為什麼這麼用，以及算法的局限性在哪裏。《統計學習理論基礎》則完全不同，它從概率論和統計學的角度齣發，為我構建瞭一個堅實的理論框架。讀第一章的時候，我就被作者嚴謹的數學推導所摺服，從貝葉斯定理到最大似然估計，再到各種統計模型，作者用清晰的語言和詳實的公式，將抽象的概念變得觸手可及。尤其是在討論偏差-方差權衡時，作者用圖示結閤數學解釋，讓我對過擬閤和欠擬閤有瞭更深刻的認識。我之前常常糾結於選擇哪種模型，現在明白瞭，很多選擇都源於對數據分布的假設以及對模型復雜度的控製。這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它教會瞭我如何思考，如何分析問題，如何根據理論指導實踐。我花瞭比其他同類書籍更長的時間來啃，但每一次的閱讀都讓我收獲頗豐，感覺自己的理論基礎得到瞭極大的夯實，對機器學習的理解上升到瞭一個全新的高度。我甚至開始迴過頭去重新審視我之前寫的一些代碼，發現瞭很多可以優化的地方，這是我之前從未想過的。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學習理論基礎》無疑是我近期讀過的最有價值的一本書籍。我之前是一名産品經理，對機器學習的應用層麵有一些瞭解，但始終覺得缺乏理論上的支撐，無法真正理解其背後的邏輯。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我的這一遺憾。作者從統計學的角度齣發，用非常嚴謹但又不失生動的語言，闡述瞭機器學習的統計學基礎。我最喜歡的部分是關於“貝葉斯推斷”的章節，作者通過生動的例子，將先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係解釋得淋灕盡緻，這讓我對理解像樸素貝葉斯這樣的算法有瞭更深刻的認識。而且，書中關於“高斯過程”的介紹，讓我對非參數模型的靈活性有瞭全新的認識，這在處理一些復雜的數據分布時，非常有啓發性。這本書的閱讀過程，與其說是學習，不如說是一種思維的提升。我開始能夠從統計學的視角去審視數據，去理解模型的行為，去評估其可靠性。這本書讓我意識到，在看似韆變萬化的機器學習算法背後，都隱藏著深刻的統計學原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我明白瞭“知其然”與“知其所以然”的巨大區彆。我之前是一名普通的數據分析師，能夠熟練運用各種工具和算法，但麵對一些棘手的問題，或者需要解釋算法原理時，總會感到力不從心。閱讀《統計學習理論基礎》之後，我感覺自己像是打開瞭一個全新的世界。作者從最基礎的概率分布講起，逐步深入到各種統計學習模型的理論基礎，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機等等。讓我印象深刻的是，作者在講解這些模型時，並沒有直接給齣算法流程，而是先從概率模型或者損失函數的角度齣發，解釋為什麼會采用這樣的模型，以及它們背後所蘊含的統計學原理。特彆是關於“正則化”的章節，讓我徹底理解瞭L1和L2正則化為何能夠實現特徵選擇和防止過擬閤，這比簡單地在代碼中添加一個參數要深刻得多。這本書的語言風格非常嚴謹，但也充滿智慧，作者在適當的地方會加入一些引人深思的討論，讓我能夠將理論知識與實際應用聯係起來。我感覺自己的思維模式都發生瞭轉變，不再是簡單的“套用算法”，而是能夠從更深層次去理解和設計模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，與其說是一次學習，不如說是一次思維的洗禮。我之前一直緻力於發展深度學習模型，但總感覺在解釋模型的行為、理解其局限性時，缺乏足夠的理論支撐。《統計學習理論基礎》這本書，恰好填補瞭這一空白。作者從統計學的視角，為我揭示瞭許多機器學習算法的底層邏輯。我尤其欣賞作者在講解“高斯混閤模型”時，那種從概率角度齣發，逐步推導齣EM算法的過程，這讓我明白瞭EM算法的迭代思想以及它在解決聚類和密度估計問題上的強大能力。而且，書中關於“貝葉斯非參數模型”的介紹，也讓我對模型結構的靈活性有瞭更深的理解，這對於處理那些沒有明確先驗知識的數據集非常有啓發性。這本書的語言風格嚴謹而又不失風趣，作者在適當的地方會加入一些曆史的淵源和哲學思考，讓整個閱讀過程更加引人入勝。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對統計學和機器學習的交叉領域一直感到有些畏懼，總覺得數學公式和抽象概念是阻礙我學習的巨大鴻溝。《統計學習理論基礎》這本書，則徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常平易近人的方式，將那些復雜的統計理論娓娓道來。他並沒有一開始就拋齣大量的數學公式，而是先用生活中的例子來類比，幫助讀者建立直觀的理解，然後再逐步引入數學語言。我特彆喜歡作者在解釋“最大熵原理”時，那種層層遞進的邏輯，從無信息的選擇到引入約束條件，再到最終的最優解，整個過程非常清晰。書中關於“模型評估”的部分也讓我受益匪淺，作者詳細介紹瞭各種評估指標的優缺點，以及在不同場景下如何選擇閤適的評估方法，這對於我之前常常為如何科學地評估模型而煩惱來說，無疑是雪中送炭。這本書的結構安排也非常閤理，從基礎的概率統計知識，到各種經典的統計學習模型，再到一些進階的主題，循序漸進，非常適閤我這樣的希望係統性學習的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學習理論基礎》絕對是那些渴望在數據科學領域建立深厚學術功底的讀者的福音。我之前接觸過一些機器學習的書籍，大多側重於工程實現和算法細節，雖然能上手做項目，但總感覺內心有些不安，總覺得少瞭點什麼。這本書恰恰填補瞭我的這一認知鴻溝。作者深入淺齣地講解瞭統計推斷的核心概念，比如假設檢驗、置信區間以及各種統計模型的內在聯係。我尤其欣賞作者在講解“模型選擇”這一章節時的思路，他不僅僅是列舉瞭幾種模型，而是從信息論的角度，將AIC、BIC等信息準則的推導過程娓娓道來，讓我明白瞭這些準則的由來以及它們在權衡模型擬閤度和復雜度上的作用。這種理論層麵的深刻洞察，讓我對如何選擇最適閤特定問題的模型有瞭更清晰的判斷，而不是僅僅依賴經驗或者試錯。而且，書中關於“因果推斷”的章節，雖然篇幅不算長，但卻點亮瞭我對數據背後因果關係的思考，這在實際業務中，尤其是在需要做齣決策的時候，至關重要。這本書確實需要一些數學基礎，但作者的講解方式非常巧妙，即使是初學者，隻要肯花時間和精力，也一定能夠領略到其中的精妙之處。

評分☆☆☆☆☆

我一直對統計學和機器學習之間的聯係充滿好奇，但市麵上很多書籍要麼過於偏嚮理論，要麼過於偏嚮實踐。《統計學習理論基礎》這本書，則非常巧妙地找到瞭兩者的平衡點。作者以嚴謹的數學推導為基礎，但又不失對概念的清晰闡釋，讓我能夠真正理解各種統計學習算法的內在機製。我特彆喜歡作者在講解“決策樹”和“隨機森林”時，那種從信息熵齣發，逐步構建樹形結構的思路，這讓我明白瞭“信息增益”和“基尼不純度”的意義，以及它們在特徵選擇上的作用。而且，書中關於“模型泛化能力”的討論，也讓我對理解過擬閤和欠擬閤有瞭更深刻的認識，作者通過偏差-方差的權衡，為我提供瞭理解模型性能的關鍵視角。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我之前是一名統計學專業的學生，對統計學的基本概念非常熟悉，但一直對機器學習的應用領域感到有些睏惑。《統計學習理論基礎》這本書，則為我架起瞭一座連接統計學和機器學習的橋梁。作者從統計學的基本原理齣發，係統地介紹瞭各種統計學習模型，並詳細闡述瞭它們在機器學習中的應用。我尤其喜歡作者在講解“降維”技術時，那種從綫性代數的角度齣發，解釋主成分分析（PCA）的數學原理，這讓我明白瞭PCA是如何找到數據方差最大的方嚮，從而實現有效的降維。而且，書中關於“貝葉斯網絡”的介紹，也讓我對如何利用概率圖模型來錶示變量之間的依賴關係有瞭全新的認識，這在處理復雜係統的建模時非常有用。這本書的閱讀過程，與其說是一種學習，不如說是一種思維的升華，讓我能夠用更宏觀和更深刻的視角去理解數據和模型。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《統計學習理論基礎》這本書給我帶來瞭巨大的驚喜。我之前從事的是量化交易領域，雖然經常接觸統計模型，但對於其背後的統計學習理論知之甚少，總感覺自己停留在“調包俠”的階段。這本書從根本上改變瞭我的認知。作者以一種極為細膩和嚴謹的方式，剖析瞭統計學習的各個方麵，從模型的假設、損失函數的選擇，到優化算法的原理，再到模型評估和選擇的策略，都進行瞭深入的探討。我最喜歡的部分是關於“非參數統計”的章節，作者介紹瞭核密度估計、K近鄰等方法，並解釋瞭它們在處理非綫性關係和復雜數據結構時的優勢，這對於我理解金融時間序列的復雜性非常有幫助。而且，書中關於“信息幾何”的初步介紹，也讓我對模型之間的距離和相似性有瞭全新的認識，這在未來的模型優化和選擇上，可能會提供一些新的思路。這本書需要耐心和投入，但迴報絕對是巨大的。

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂 主要講的是關於機器學習的一些統計知識

評分☆☆☆☆☆

書淺顯易懂，值得一看。

評分☆☆☆☆☆

書不厚，主要的點都講到瞭，適閤教學用。

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好

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質量很好，大小閤適，很滿意，活動價劃算！

評分☆☆☆☆☆

有點簡單，還行吧

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物品棒棒的 物流快快的 很不錯

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快遞給力，書質量也很不錯！