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统计学习方法PDF下载

《统计学习方法》

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统计学习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。…

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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

1.5i~则化与交衩验证

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

章概要

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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

章概要

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习题

参考文献

第3章众近邻法

3.1k近邻算法

3.2k近邻模型

3.3k近邻法的实现:kd树

章概要

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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

章概要

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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


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