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作  者:李航 著 定  价:49 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年03月01日 页  数:235 装  帧:平装 ISBN:9787302275954 ●第1章 统计学习方法概论
●1.1 统计学习
●1.2 监督学习
●1.2.1 基本概念
●1.2.2 问题的形式化
●1.3 统计学习三要素
●1.3.1 模型
●1.3.2 策略
●1.3.3 算法
●1.4 模型评估与模型选择
●1.4.1 训练误差与测试误差
●1.4.2 过拟合与模型选择
●1.5 正则化与交叉验证
●1.5.1 正则化
●1.5.2 交叉验证
●1.6 泛化能力
●1.6.1 泛化误差
●1.6.2 泛化误差上界
●1.7 生成模型与判别模型
●1.8 分类问题
●部分目录

内容简介

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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随机场等。除靠前章概论和很后一章总结外，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。 李航 著 李航，日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，现任微软亚洲研究院不错研究员及主任研究员。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。
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