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,微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员,现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。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。
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学 习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、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,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外,每章介绍一种方法。叙述力求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。 本书是统计机器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。
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随...
评分花了2个星期看完了这本书,觉得作者前半部分写的还是挺用心的。当然前面的内容也比较简单。但是最后面两章写的有些莫名其妙,很多东西都根本没有交代清楚,上来就列个公式,都不告诉你是怎么来的。也可能是我水平有限,不过确实感觉作者在后两章节上写的有点应付得感觉
评分这本和统计学习导论哪本更适合非科班的工科生呢?另外推断统计里的卡方检验这些和统计学习是什么区别?目录里好像没看到有 t 检验 F检验这些东西,求高人解答,剩下的是为了凑够140字,为啥还不够,还不够,无语了,我还是再多打几个吧,晕,还没够,这和微博比起来两个都是脑...
评分暑假准备面试的时候,开始看这本书,刚开始看的时候,被书中的内容深深吸引住了,介绍了很多经典的机器学习算法,对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说,这绝对是一本经典之作。只是里面的数学推导太简略了,必要的数学知识讲解的也不是太清晰。在我看过andrew ng的讲义之...
评分暑假准备面试的时候,开始看这本书,刚开始看的时候,被书中的内容深深吸引住了,介绍了很多经典的机器学习算法,对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说,这绝对是一本经典之作。只是里面的数学推导太简略了,必要的数学知识讲解的也不是太清晰。在我看过andrew ng的讲义之...
新增无监督学习,基本上全是自然语言处理,和现在做的不相关,就草草看了一遍知道个idea就收场了,很基础很适合入门
评分国内最好的教材。
评分主要看了新增的无监督学习部分,说实话新增加的内容有点儿水,价格倒是涨了不少。
评分好书
评分没有第一版惊艳。手推SVM是八股,但真的挺好玩的。
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