統計學習方法 統計學習及相關課程的教學參考書 適用於文本數據挖掘 信息檢索 自然語言處理 新華正版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李航 著

圖書標籤:

• 統計學習
• 機器學習
• 數據挖掘
• 文本挖掘
• 信息檢索
• 自然語言處理
• 教學參考書
• 模式識彆
• 統計方法
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店鋪： 鳳凰新華書店旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：27066937734

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2012-03-01

內容簡介

　　統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。《統計學習方法》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、邏輯斯諦迴歸與支持嚮量機、提升方法、em算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。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

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
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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
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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
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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
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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

探索數據的奧秘：深度解析經典統計學習理論與實踐 圖書名稱： 統計學習方法 統計學習及相關課程的教學參考書 適用於文本數據挖掘 信息檢索 自然語言處理 新華正版 內容簡介： 本書並非一本簡單的教科書，而是一次深入的思維探索，一次對數據背後規律的係統性剖析。它旨在為讀者構建一個堅實的統計學習理論基礎，並輔以豐富的實踐指導，使其能夠自信地駕馭日益增長的數據洪流，從中挖掘齣有價值的信息和洞見。本書特彆強調統計學習在現代信息科學領域的應用，為從事文本數據挖掘、信息檢索、自然語言處理等前沿研究和開發工作的專業人士及學生提供瞭一套係統、權威的學習路徑。 核心理論構建： 本書的基石在於對統計學習核心概念的清晰闡釋。我們將從最基礎的定義齣發，逐步深入到各種學習範式的內在邏輯。 機器學習的本質： 我們將首先探討機器學習的本質，理解它為何能夠讓計算機“學習”並做齣決策。這包括對“學習”這一概念的數學化定義，以及如何通過數據來量化和度量學習的效果。理解模型的偏差-方差權衡，將是貫穿全書的重要主題，它直接關係到我們能否構建齣泛化能力強的模型。 監督學習的基石： 監督學習是統計學習中最成熟、應用最廣泛的領域之一。本書將詳細介紹迴歸與分類兩種基本任務。 迴歸問題： 我們將從最簡單的綫性迴歸開始，深入理解最小二乘法的原理，以及如何通過正則化（如Lasso和Ridge迴歸）來解決過擬閤問題，提升模型的穩定性。對於非綫性迴歸，我們將探討多項式迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等方法，理解核函數的強大之處，以及它如何將低維數據映射到高維空間以實現綫性可分。 分類問題： 分類問題是統計學習的核心難題之一。本書將詳盡講解邏輯斯蒂迴歸，理解其概率輸齣的含義，以及如何通過最大似然估計進行參數優化。我們將深入探討支持嚮量機（SVM），從綫性SVM到非綫性SVM，理解最大間隔的幾何意義，以及核技巧在處理復雜分類問題中的關鍵作用。感知機、k近鄰（KNN）等經典模型也將得到深入剖析，幫助讀者理解其工作原理和適用場景。 無監督學習的探索： 無監督學習旨在從無標簽數據中發現隱藏的結構和模式。 聚類分析： 我們將詳細介紹K-Means聚類算法，理解其迭代優化的過程，以及如何選擇閤適的k值。此外，層次聚類、DBSCAN等算法也將得到介紹，幫助讀者理解不同的聚類策略及其優劣。 降維技術： 降維是處理高維數據、提取核心信息的重要手段。我們將重點講解主成分分析（PCA），理解其通過尋找數據方差最大的方嚮來降低維度的原理，並介紹其在數據可視化和噪聲去除方麵的應用。獨立成分分析（ICA）也將被介紹，用於從混閤信號中分離齣原始信號。 概率圖模型： 概率圖模型是結閤瞭圖論和概率論的強大工具，廣泛應用於模式識彆和統計推斷。我們將介紹貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，理解它們如何錶示變量之間的依賴關係，以及如何進行推理和學習。 方法論與算法深入： 在奠定理論基礎之後，本書將聚焦於各種經典的統計學習算法，深入剖析其內在機製、優缺點以及適用範圍。 決策樹模型： 決策樹以其直觀易懂的特性，成為機器學習的入門級模型。我們將詳細講解ID3、C4.5、CART等算法，理解熵、信息增益、基尼係數等概念在樹分裂中的作用。我們將討論剪枝技術，以避免過擬閤，並介紹如何構建更魯棒的決策樹模型。 集成學習： 集成學習通過組閤多個學習器來提高預測精度和泛化能力。本書將深入講解兩種重要的集成學習方法： Bagging（裝袋法）： 以隨機森林為例，我們將理解Bootstrap抽樣如何構建多個訓練集，以及決策樹的集成如何降低方差，提高穩定性。 Boosting（提升法）： AdaBoost和Gradient Boosting（包括GBDT）將是重點講解對象。我們將理解Boosting算法如何順序地訓練弱學習器，並逐步糾正前一個學習器的錯誤，從而構建齣強大的集成模型。 神經網絡與深度學習基礎： 神經網絡是現代統計學習和人工智能的核心。我們將從最簡單的感知機模型開始，逐步構建多層前饋神經網絡，理解激活函數、反嚮傳播算法等關鍵概念。雖然本書側重於統計學習，但對於理解深度學習的根基至關重要。我們將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的初步思想，為讀者在相關領域的進一步探索打下基礎。 應用場景的聚焦： 本書並非僅僅停留在理論和算法層麵，更強調統計學習在實際問題中的應用。特彆地，本書將圍繞以下三個關鍵領域進行深入探討： 文本數據挖掘： 文本數據是現代信息爆炸的核心，如何從中提取有價值的信息是當前研究的重中之重。 文本錶示： 我們將深入講解詞袋模型（BoW）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）等經典文本錶示方法，理解它們如何將離散的文本轉化為計算機可以處理的嚮量。 主題模型： Latent Dirichlet Allocation (LDA) 將是重點講解對象。我們將理解LDA如何從文檔集閤中發現潛在的主題，並分析文檔的主題分布。 情感分析與文本分類： 利用統計學習模型，我們將學習如何對文本進行情感傾嚮的判斷，以及如何將文本歸類到預定義的類彆中。 信息檢索（IR）： 信息檢索是連接用戶需求與海量信息資源的橋梁。 嚮量空間模型： 我們將學習如何利用嚮量空間模型來錶示文檔和查詢，並介紹餘弦相似度等度量方式來評估文檔與查詢的相關性。 排序算法： 學習如何根據相關性對搜索結果進行排序，以提升用戶體驗。 評估指標： 精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1值等評估指標將被詳細介紹，用於衡量信息檢索係統的性能。 自然語言處理（NLP）： 自然語言處理旨在讓計算機理解和生成人類語言。 詞性標注（POS Tagging）： 隱馬爾可夫模型（HMM）等經典算法將被介紹，用於識彆詞語的語法類彆。 命名實體識彆（NER）： 學習如何從文本中識彆齣人名、地名、組織名等實體。 詞語嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec、GloVe等詞語嵌入技術將得到介紹，它們能夠將詞語錶示為低維嚮量，捕捉詞語之間的語義關係，為後續的NLP任務奠定基礎。 序列標注模型： 條件隨機場（CRF）等模型將被講解，它們在處理序列數據（如文本）時錶現齣色。 教學與實踐的融閤： 本書的結構設計充分考慮瞭教學和實踐的需求。 循序漸進的知識體係： 從基本概念到復雜模型，本書構建瞭一個清晰、邏輯嚴謹的知識體係，方便讀者逐步吸收。 理論聯係實際： 每一項理論的講解都伴隨著清晰的數學推導和直觀的解釋，並與實際應用場景緊密結閤。 算法實現與案例分析： 書中將穿插大量的算法僞代碼和Python等語言的實現示例，幫助讀者理解算法的實際運作。同時，還會提供豐富的案例分析，展示統計學習方法在解決真實世界問題時的強大威力。 麵嚮廣泛讀者群體： 本書不僅適閤統計學、計算機科學、人工智能等專業的本科生和研究生，也為數據科學傢、算法工程師、以及對數據分析和機器學習感興趣的從業人員提供瞭寶貴的參考。 結語： 在數據驅動的時代，掌握統計學習方法已成為一項必備技能。本書不僅是一本關於“如何做”的指南，更是一次關於“為何如此”的深度思考。它將帶領您穿梭於復雜的數學公式和精妙的算法邏輯之間，最終抵達對數據本質的深刻理解。通過本書的學習，您將能夠獨立地分析問題、設計模型、評估效果，並最終利用統計學習的力量，在文本數據挖掘、信息檢索、自然語言處理等領域創造價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的廣度和深度，使得它在眾多專業參考書中脫穎而齣。我發現它不僅僅局限於傳統的判彆式模型。書中關於集成學習的章節，特彆是對隨機森林中“隨機”二字的精妙處理——即樣本的Bootstrap和特徵的選擇——的深入分析，為我理解現代復雜集成方法（如XGBoost）提供瞭必要的曆史和理論背景。我曾經在做一個高維稀疏數據分類任務時，發現單一的決策樹模型極易過擬閤。當我應用瞭書中介紹的Bagging思想後，模型的穩定性獲得瞭顯著提升，且無需進行過度的正則化調整。更難能可貴的是，這本書並未迴避統計學習領域的前沿挑戰。它對貝葉斯方法的提及，雖然不像專門的貝葉斯教材那樣詳盡，但其提齣的“最大化後驗概率”（MAP）與最大似然估計（MLE）的聯係與區彆，為我在處理小樣本問題時提供瞭另一套思考工具。這本書的價值在於它覆蓋瞭從經典的綫性模型到現代的非參數方法之間的廣闊圖景，使讀者能夠根據具體任務的特性，靈活地在不同模型範式間進行切換和選擇。它是一本可以陪伴我度過數個項目周期的“工具書”和“思想庫”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名負責維護公司內部知識庫係統的技術人員，我的核心痛點在於如何有效地從海量文檔中抽取關鍵實體和關係，也就是所謂的“信息抽取”。我購買這本書，很大程度上是看中瞭它對概率圖模型，尤其是隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）的詳細介紹。在文本序列標注任務中，HMM的局限性——即對觀測獨立性的強假設——一直是一個令人頭疼的問題。這本書非常清晰地對比瞭HMM和CRF在建模全局依賴性上的差異，並通過對數綫性模型的構建，展示瞭CRF如何剋服H泊鬆分布的局限性。這種對比的深度，遠超我過去閱讀的其他任何一本專門針對NLP的教材。此外，書中關於特徵工程的討論，雖然是普適性的統計思想，但在應用於文本時，它指導我思考如何構建更具信息量的上下文特徵，而不是僅僅依賴於詞袋模型（BoW）。我現在正在嘗試用書中的思想去優化我們係統的命名實體識彆模塊，尤其是在處理具有復雜嵌套結構的醫學文本時，CRF框架的強大之處開始顯現齣來。這本書更像是一本“內功心法”，教會你如何去設計一個穩健的統計模型，而不是簡單地套用現成的API。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，最初拿起這本書時，我對其中涉及的大量數學公式感到有些畏懼。我是那種更偏嚮於應用層麵的工程師，對純數學推導不太敏感。然而，這本書的敘述方式非常巧妙地平衡瞭理論的深度與可讀性。它不是那種將讀者直接扔進積分和矩陣的深淵的書。例如，在講解核方法時，它沒有一開始就拋齣復雜的再生核希爾伯特空間（RKHS）定義，而是從低維空間的綫性不可分問題齣發，通過“升維映射”的直觀概念，逐步引入核函數的必要性。這種循序漸進的教學法，極大地降低瞭我的學習門檻。當我真正理解瞭核函數的“隱式”映射能力後，我對那些聲稱能處理高維數據的算法有瞭更直觀的信心。這本書對誤差界和VC維度的闡述也相當到位，它幫助我理解瞭為什麼某些模型在訓練集上錶現完美，但在新數據上卻一敗塗地。這種對“學習”本質的探討，讓我不再滿足於模型在測試集上的一個數字，而是開始關注模型的內在結構是否健康。對於希望從“會用”到“精通”的讀者來說，這本書提供瞭必要的理論支柱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得簡潔而不失專業感，初次翻閱時，那種厚重紮實的學術氣息撲麵而來。我之所以對它感興趣，很大程度上是衝著它在“統計學習”這個領域中的權威性去的。我目前的工作涉及大量非結構化數據的處理，尤其是在金融風控和輿情分析方麵，對模型的泛化能力和可解釋性要求極高。市麵上很多教材往往停留在概念的羅列，或者過於側重某個特定算法的實現細節，但這本書的優勢在於，它構建瞭一個非常清晰的、從基礎理論到高級應用的完整知識體係。例如，它對支撐嚮量機（SVM）的推導過程，從核函數選擇到鬆弛變量的引入，講解得極其透徹，即便是初學者也能通過這個案例理解統計學習中“復雜度與誤差”之間的精妙平衡。再者，書中對不同模型（如Boosting、Bagging）的比較分析，不是簡單的羅列優缺點，而是深入到瞭它們在偏差-方差權衡上的哲學差異。這種深度思考的引導，對於我們這些希望將理論轉化為實際生産力的人來說，無疑是提供瞭堅實的理論基石。它不是一本速成的“秘籍”，而更像是一位嚴謹的導師，在你探索復雜數據世界時，為你指引方嚮。我尤其欣賞它在數學推導時所保持的嚴謹性，確保瞭我們所學的知識是站得住腳的，而不是空中樓閣般的“黑箱”操作。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對機器學習底層邏輯有執著追求的學習者，市麵上太多“調包俠”式的教程讓我感到乏味。這本書的齣現，對我來說簡直是一股清流。我之前在處理推薦係統中的協同過濾問題時，常常為矩陣分解的收斂速度和局部最優解所睏擾。這本書裏關於迭代優化算法的論述，特彆是梯度下降法及其變體的幾何意義解釋，簡直是撥雲見霧。作者沒有僅僅滿足於給齣公式，而是通過生動的空間想象，將高維空間中的優化路徑可視化。這一點對於理解隨機梯度下降（SGD）為什麼在大數據集上錶現優於標準梯度下降至關重要。更讓我驚喜的是，書中對半監督學習和遷移學習的初步探討，雖然篇幅可能不如經典監督學習部分那樣詳盡，但其提齣的基本框架和麵臨的挑戰，已經為我接下來的研究方嚮提供瞭明確的靶點。我發現，很多關於“泛化”的討論，最終都能追溯到這本書中對經驗風險最小化（ERM）原則的深刻闡述。這本書的價值在於，它強迫你去思考“為什麼”而不是隻記住“怎麼做”。讀完一部分後，我甚至會重新審視自己之前寫的一些代碼，發現自己過去的一些優化策略其實是在某種程度上背離瞭統計學習的“正道”。