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统计学习方法

统计学习方法

作者:李航 著
出版社:清华大学出版社出版时间:2012-03-01
开本: 16开 页数: 235
本类榜单:经济销量榜
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统计学习方法 版权信息

  • ISBN:9787302275954
  • 条形码:9787302275954 ; 978-7-302-27595-4
  • 装帧:简裝本
  • 版次:1
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 印刷次数:1
  • 所属分类:>

统计学习方法 本书特色

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。除第1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。

统计学习方法 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
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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
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 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
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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
 本章概要
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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 条件随机场
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
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