统计学习方法 李航 清华大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李航 著

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店铺： 天都图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：17979715882

包装：平装

出版时间：2012-03-01

图书基本信息
图书名称	统计学习方法	作者	李航
定价	38.00元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302275954	出版日期	2012-03-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.386Kg

内容简介

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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*熵模型、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。

作者简介

目录

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 　本章概要 　继续阅读 　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 　继续阅读 　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 　继续阅读 　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 索引

编辑推荐

文摘

序言

智识的阶梯：数据驱动的决策之道 在信息爆炸的时代，我们被海量的数据包围。从互联网用户行为的蛛丝马迹，到医疗诊断中的微妙信号，再到金融市场的潮起潮落，数据蕴藏着深刻的规律和价值。然而，如何从这些纷繁复杂的数据中洞察真相，提取有用的知识，并将其转化为可靠的预测和明智的决策，始终是人类智慧面临的挑战。本书正是为了回应这一挑战而生，旨在为求知者们提供一把打开数据世界宝藏的钥匙，一条通往数据驱动决策之道的清晰路径。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅。我们将一同深入理解数据背后的逻辑，掌握从原始数据中挖掘信息、提炼模式的关键方法。我们不会仅仅罗列冰冷的公式和抽象的概念，而是着力于阐释各种方法的原理、适用场景以及它们如何协同工作，共同构建一个强大的智能分析框架。我们将强调理论与实践的结合，通过生动的案例和直观的解释，帮助读者构建起对复杂概念的深刻理解，并能将其灵活应用于实际问题。 探索数据的内在秩序：机器学习的核心思想 人类自古以来就渴望理解世界，而数据正是我们观察和认识世界的重要窗口。机器学习，作为一种赋予计算机从数据中学习和决策能力的科学，正是这种渴望在技术时代的升华。本书将从机器学习最核心的理念出发，逐步引导读者理解其工作机制。 学习的本质：从经验中提炼规则 想象一下，一个孩子如何学会辨认猫和狗？他通过观察大量猫和狗的图片，耳朵的形状、鼻子的长短、叫声的不同，逐渐在心中形成了一个关于“猫”和“狗”的概念。机器学习的学习过程，在某种程度上与此相似。我们向机器提供大量的“经验”（即数据），让它从中找出规律，并用这些规律来指导它未来的判断。 本书将详细介绍几种核心的学习范式： 监督学习（Supervised Learning）： 这是最常见的学习方式，就像老师在教学生一样，我们给机器提供带有“正确答案”的数据。例如，输入一张图片，同时告诉机器这是“猫”；输入一封邮件，同时告诉机器这是“垃圾邮件”。机器的目标就是学习从输入数据到输出结果之间的映射关系。我们将深入探讨监督学习的基石——分类（Classification）和回归（Regression）。分类问题旨在将数据划分到不同的类别，例如判断邮件是否为垃圾邮件，识别图像中的物体。回归问题则预测一个连续的数值，例如预测房屋的价格，预测股票的走势。我们将剖析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等经典而强大的分类与回归算法，理解它们如何通过优化目标函数来寻找最佳的模型参数，从而实现精准的预测。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 在这个场景下，我们只提供原始数据，而不提供任何“正确答案”。机器需要自行去发现数据中的结构和模式。这就像在黑暗中探索，需要自己去摸索前进的方向。无监督学习在数据探索、特征提取和降维方面扮演着至关重要的角色。我们将重点介绍聚类（Clustering），它致力于将相似的数据点分组，例如将客户根据购买行为划分为不同的群体，以便进行个性化营销。我们还将探讨降维（Dimensionality Reduction），当数据维度过高时，计算量会急剧增加，并且可能引入噪声。降维技术（如主成分分析PCA）能够提取数据中最具代表性的特征，从而简化模型，提高效率，并更好地可视化数据。 强化学习（Reinforcement Learning）： 这是一种更具“试错”和“奖励”意味的学习方式。智能体（Agent）在一个环境中进行一系列动作，根据动作的反馈（奖励或惩罚）来学习最优的行动策略。这类似于训练宠物，当它做出正确的行为时给予奖励，错误时则加以纠正。强化学习在机器人控制、游戏AI、推荐系统等领域展现出巨大的潜力。我们将介绍强化学习的基本概念，如状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy），以及一些经典的强化学习算法，帮助读者理解智能体如何通过不断试错来“学会”如何在复杂环境中做出最佳决策。 算法的艺术：构建智能的基石 掌握了机器学习的核心思想，接下来便是深入了解构成智能的“工具箱”——各种精心设计的算法。本书将以清晰易懂的方式，为读者呈现一系列在理论和实践中都至关重要的算法，并详细解析它们的内在机制。 决策树（Decision Trees）： 决策树以其直观易懂的结构，成为初学者理解学习过程的绝佳入口。它将复杂的决策过程分解为一系列简单的“是/否”问题，形似流程图。我们将探讨如何构建一棵高效的决策树，包括特征选择的标准（如信息增益）和剪枝技术，以避免模型过拟合。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： SVM是一种强大的分类器，特别擅长处理高维数据。它通过寻找一个最优的超平面来分离不同类别的数据点，并最大限度地增加数据点到超平面的间隔。我们将深入理解核技巧（Kernel Trick）的巧妙之处，它如何将低维数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）： 当需要处理不确定性、建模变量之间的依赖关系时，概率图模型便显现出其强大的威力。我们将介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）等模型，理解它们如何利用图结构来高效地表示和推理复杂的概率分布。这对于理解语言模型、图像识别等领域至关重要。 神经网络与深度学习（Neural Networks and Deep Learning）： 近年来，深度学习的崛起彻底改变了机器学习的面貌。本书将为你揭示神经网络的奥秘，从最基本的感知机，到多层前馈网络，再到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们将详细介绍反向传播算法（Backpropagation）如何训练这些复杂的网络，以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的惊人成就。我们将强调深度学习的核心思想：通过多层抽象，从原始数据中自动学习具有判别力的特征。 模型评估与优化：精益求精的旅程 构建模型只是第一步，如何评价模型的性能，并使其达到最佳状态，则是后续的关键。本书将引导读者关注模型的“生命周期”，从训练到评估，再到优化，确保所建模型能够真正落地并产生价值。 过拟合与欠拟合（Overfitting and Underfitting）： 这是模型训练中最常见的两个陷阱。过拟合是指模型在训练数据上表现优异，但在新数据上表现糟糕，仿佛“死记硬背”了训练集；欠拟合则指模型过于简单，无法捕捉数据中的基本规律。我们将深入探讨造成这两种现象的原因，并提供有效的诊断和解决策略，如正则化（Regularization）、交叉验证（Cross-Validation）等。 模型评估指标（Model Evaluation Metrics）： 如何客观地衡量一个模型的性能？本书将介绍多种常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线（ROC Curve）和AUC值（Area Under the Curve）等，并根据不同问题的特点，指导读者选择最合适的评估方法。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 除了模型本身的参数，许多算法还有“超参数”，它们直接影响模型的学习过程和最终性能。如何找到最优的超参数组合，是模型优化的重要环节。我们将介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等常用的超参数调优技术。 数据科学的实践：从理论到应用 本书不仅关注算法本身，更致力于将所学知识转化为解决实际问题的能力。我们将穿插介绍数据预处理、特征工程等实践环节，因为真实世界的数据往往不完美，需要精心打磨才能为算法所用。 数据预处理（Data Preprocessing）： 缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化等，是建模前必不可少的步骤。我们将讨论不同的处理方法，以及它们对模型性能的影响。 特征工程（Feature Engineering）： “数据是新的石油，而特征工程是炼油厂。” 创造出更具表达力的特征，往往比单纯优化算法更有效。我们将探讨如何从原始数据中提取、组合和变换特征，以提升模型的预测能力。 案例分析（Case Studies）： 我们将通过一系列精心挑选的实际案例，演示如何将所学的理论知识应用于解决现实世界中的问题。这些案例将覆盖不同领域，例如： 推荐系统： 如何根据用户的历史行为，预测他们可能感兴趣的商品或内容。 图像识别： 如何让计算机“看懂”图像，并进行物体识别、人脸检测等。 自然语言处理： 如何让计算机理解和生成人类语言，实现文本分类、机器翻译、情感分析等。 金融风险预测： 如何利用历史数据，预测贷款违约风险或股票市场的波动。 踏上智识之旅 本书是一份邀请，邀请您一同踏上这场探索数据智慧的旅程。无论您是希望在学术上深耕，还是在工作中应用数据驱动的方法，或是仅仅对人工智能的未来充满好奇，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的实践指导。我们将鼓励您批判性地思考，勇于尝试，并不断学习。 数据科学的领域日新月异，本书所提供的知识将是您在这个领域中站稳脚跟的基石。通过理解这些基本原理和方法，您将能够更好地理解和评估最新的技术进展，并具备独立解决复杂问题的能力。 让我们一同打开数据的大门，用智慧去解锁它所蕴含的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量也为阅读体验增色不少。纸张的选择恰到好处，既能保证墨水的清晰度，又不会因为太亮而造成视觉疲劳，这对于需要长时间与公式和图表打交道的读者来说，是极其重要的细节关怀。图表的绘制质量极高，每一个示意图都精确地服务于文字的解释，不再是那种为了凑版面而存在的装饰品，而是真正起到了“一图胜千言”的作用。我记得有几处关于核函数和特征映射的图示，原本抽象的概念，通过作者精心设计的图形，瞬间变得直观可感。这种对细节的关注，体现了出版社和作者对学术质量的共同追求。它给人的感觉不是一本快速出版的快餐读物，而是一件需要时间沉淀、值得反复翻阅的学术精品，即便是作为资料长期存档，其价值也不会随着时间的流逝而减损，反倒是越陈越香。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让我这个自认为对机器学习领域有一定了解的人，都感到震撼。它不仅仅涵盖了那些耳熟能详的经典模型，例如支持向量机、决策树等，更深入地探讨了它们背后的优化理论和统计学基础，这才是真正区分“会用”和“精通”的关键所在。更让我惊喜的是，作者对于一些前沿或容易被忽略的细节处理得非常到位，比如在讨论提升方法（Boosting）时，对梯度提升（Gradient Boosting）的数学本质剖析得极其透彻，清晰地揭示了其与迭代逼近思想的内在联系。阅读过程中，我经常需要停下来，结合自己过去的一些项目经验去印证书中的理论，每一次回顾，都有新的感悟。它不是那种读完一遍就能完全掌握的书籍，更像是一部工具书和案头参考书的完美结合，每次重读都会有新的收获，仿佛每次打开都能发现一处之前忽略的宝藏，尤其是那些关于模型选择和正则化理论的讨论，观点独到且极具启发性，为解决实际工程中的复杂问题提供了坚实的理论后盾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的书名和作者信息，立刻让人感受到一种专业和严谨的气息。初次翻开，就被它条理清晰的章节划分所折服。它不像市面上很多教材那样堆砌晦涩的公式，而是真正做到了将复杂的理论用一种循序渐进的方式呈现出来。尤其是对基础概念的阐述，简直是教科书级别的典范，每一个定义、每一个引理，都经过了深思熟虑的打磨，确保读者能够扎实地迈出第一步。作者在构建理论框架时，似乎非常注重逻辑的连贯性，让你在阅读后续章节时，能够清晰地看到新知识是如何从前置的基础中自然生长出来的，这种“水到渠成”的学习体验，在面对如此深奥的学科时，是极其宝贵的。我个人特别欣赏它在引入新算法时，不仅仅停留在数学推导层面，还会辅以直观的解释，仿佛有一位经验丰富的导师在你旁边，用最精炼的语言帮你理清思路，避免了陷入公式的泥沼而忘记了背后的思想内核。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读门槛不低，它要求读者具备一定的线性代数、微积分和概率论基础，但这恰恰是其价值所在。它没有为了迎合初学者而降低标准，而是忠实地反映了统计学习方法这门学科本身的复杂性与魅力。对于有志于在机器学习领域深耕的研究人员和工程师而言，这本书无疑是一份不可或缺的“内功心法”。它教会的不仅仅是如何应用某个模型，更重要的是如何从统计学的角度去审视和设计学习算法，培养的是一种科学的、批判性的思维模式。每完成一个章节的学习，我都能明显感觉到自己分析问题的视角被拓宽了，不再满足于停留在调用库函数的层面，而是开始探究“为什么这个方法有效”以及“它在什么条件下会失效”。这种深层次的理解，是任何快速入门指南都无法给予的，这本书真正做到了传道授业解惑，是一部值得所有严肃学习者珍藏和研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一本理论专著，它对严谨性的追求达到了近乎苛刻的地步，这一点从其详尽的参考文献和严密的数学证明中可见一斑。然而，严谨并不意味着枯燥，作者似乎深谙读者在面对大量数学符号时的疲劳感，因此在关键转折点，总能穿插一些精妙的例子或者总结性的段落来帮助读者“喘口气”并巩固理解。我特别欣赏它在处理模型收敛性和泛化能力时的论述方式，那种深思熟虑的措辞，透露出作者对该领域历史发展和现有挑战的深刻洞察。例如，在介绍神经网络的基础时，它没有急于跳到深度学习的热潮，而是扎实地从感知机和多层前馈网络讲起，为后续更复杂的模型打下了不可动摇的地基。对于那些希望系统性掌握统计学习学科脉络的读者来说，这种由浅入深、步步为营的写作手法，无疑是最高效的学习路径，它避免了零散知识点的堆砌，构建了一个完整的知识体系框架。