統計學習方法 在線電子書 圖書標籤: 機器學習 統計學習 統計學 數據挖掘 數學 計算機 統計 MachineLearning
發表於2025-03-03
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《機器學習》轉化為假設空間搜索問題。本書將統計學習理解為凸優化,數值計算。但是,背景動機來源少。機器學習有三個組成部分:第一,數據;第二,模型或者估計函數;第三,需要降到最低的成本或損失。機器學習的整個raison detre過程實際上是其運用類似的統計問題來優化損失函數的過程。
評分典型中國人寫的書,可以用來快速瞭解一個事物是啥,但總覺得缺乏洞見,實例都很naive,不大實用。每章後的文獻倒可以仔細閱讀。
評分典型中國人寫的書,可以用來快速瞭解一個事物是啥,但總覺得缺乏洞見,實例都很naive,不大實用。每章後的文獻倒可以仔細閱讀。
評分這本書對於算法的描述還算簡潔。但是這本書僅僅是把一個算法本身描述清楚瞭,算法的來龍去脈,為什麼要這麼算都沒有交代。理論基礎明顯不足。要是做機器學習的和統計學習的都隻是知道怎麼算而不知道為什麼這麼算,和算命的沒有多大區彆。
評分略過。
李航 日本京都大學電氣工程係畢業,日本東京大學計算機科學博士。曾任職於日本NEC公司中央研究所,微軟亞洲研究院高級研究員及主任研究員,現任華為諾亞方舟實驗室首席科學傢。北京大學、南開大學、西安交通大學客座教授。研究方嚮包括信息檢索、自然語言處理、統計機器學習及數據挖掘。
詳細介紹支持嚮量機、Boosting、最大熵、條件隨機場等十個統計學習方法。
坦诚的讲,如果不是冲着作者的学术地位我不会去买这本书的。当然买回来=了也不后悔,书总体来说还是很好的,特别是针对目前国内几乎没有一本原创机器学习方法教材。但是,在我看来,由于作者平时写文献做报告也大多是英语,另外由于其长期在外企研究单位工作,所以我想作者也还...
評分坦诚的讲,如果不是冲着作者的学术地位我不会去买这本书的。当然买回来=了也不后悔,书总体来说还是很好的,特别是针对目前国内几乎没有一本原创机器学习方法教材。但是,在我看来,由于作者平时写文献做报告也大多是英语,另外由于其长期在外企研究单位工作,所以我想作者也还...
評分五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个感觉这本书很基础,它没有侃那么深的道理,一章也就是10多页,不像《PGM》那样的书首先给人一种压力,加之又是国人写的,感觉很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法理解的模糊性,很适合像我们这样堆积知识的人看。
評分第一次在豆瓣发点评,就给李航大大的这本神书吧。现在第二版已经出来了,我读的还是第一版,因为是作为我的入门书籍,所以花三周多的时间把前九章大部分内容看完了,除了一些晦涩难懂的证明没看以外,看过的地方深深地感受到数学之美,自己感叹作者内功的高深,自己的数学还是...
評分这本书也是一本机器学习的经典教材,相比于那一长串名字,大家更习惯称呼它为蓝皮书,江湖地位与‘西瓜书’不分上下。‘蓝皮书’的大部分内容与《机器学习》重叠,但相比于‘西瓜书’,这本书的数学推导就严谨多了,每章的大部分内容就是数学推导与证明,因此对读者的数学门槛...
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