統計學習方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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。
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統計學習方法即機器學習方法，是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監督學 習和無監督學習兩篇，全麵係統地介紹瞭統計學習的主要方法。包括感知機、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與最大熵模型、支持嚮量機、提升方法、EM 算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈濛特卡羅法、潛在狄利剋雷分配和 PageRank 算法等。除有關統計學習、監督學習和無監督學習的概論和總結的四章外，每章介紹一種方法。敘述力求從具體問題或實例入手， 由淺入深，闡明思路，給齣必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。 為滿足讀者進一步學習的需要，書中還介紹瞭一些相關研究，給齣瞭少量習題，列齣瞭主要參考文獻。 本書是統計機器學習及相關課程的教學參考書，適用於高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。
具體描述
讀後感
李航博士这本《统计学习方法》与周志华教授的《机器学习》可以说是中文机器学习领域的经典教材，干货满满，自己如果读透并且实现一遍算法的话会有很大收获，可以参考我写的经验一起学习 https://blog.csdn.net/devil_bye/article/details/80724841
評分薄薄的一本，纯理论，详细的公式推导，跟着推一遍提升很大！ 由于是纯理论，所以配着《机器学习实战》非常好用！这样既明白了原理，也能用python写出具体的代码，加深了学习印象。虽然在真正的工程中，很可能使用的是scikit-learn库，但是自己敲一遍代码还是很好的。
評分薄薄的一本，纯理论，详细的公式推导，跟着推一遍提升很大！ 由于是纯理论，所以配着《机器学习实战》非常好用！这样既明白了原理，也能用python写出具体的代码，加深了学习印象。虽然在真正的工程中，很可能使用的是scikit-learn库，但是自己敲一遍代码还是很好的。
評分最初拿到手就觉得整本书都是公式，扫了一遍，发现看起来很吃力！ 现在重新再看多一遍，并将里面的算法自己实现了一遍，已经看完第五章了，照着书里的算法逻辑与步骤自己动手后觉得还是可以搞懂一些的 附：本人的学习笔记博客 http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html
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...
用戶評價
從第二篇無監督學習開始新內容
评分搞nlp的福音 知識點還是挺全的 接下來要刷paper瞭
评分因為論文看到相關方法，拿齣來看瞭一章，對算法步驟的描述彎彎繞，霧裏看花。隻是把算法的思想用不親和的語言列瞭齣來，還好每大段文字後麵都有例子算作補救。整本書都是理論，數學齣身的人看起來會比較親切，但內容組織過於偏嚮國內教材，對認知過程不太友好。始終認為偏應用的教材應該起碼有僞代碼，把算法自己實現一便纔會有看下去的動力，這方麵西瓜書做的好一點。低於預期。
评分相比第1版主要增加瞭無監督學習方法的內容。這次讀第2版，一些之前讀第1版時沒看明白的推導內容有瞭豁然開朗的感覺。所以還是要多看多思考，一遍不懂就多看多練幾遍。全書精煉明瞭，有幾章偏NLP，因為NLP接觸不太多，所以有些地方理解也不太深刻。還需繼續多結閤實際問題進行思考和應用。
评分因為論文看到相關方法，拿齣來看瞭一章，對算法步驟的描述彎彎繞，霧裏看花。隻是把算法的思想用不親和的語言列瞭齣來，還好每大段文字後麵都有例子算作補救。整本書都是理論，數學齣身的人看起來會比較親切，但內容組織過於偏嚮國內教材，對認知過程不太友好。始終認為偏應用的教材應該起碼有僞代碼，把算法自己實現一便纔會有看下去的動力，這方麵西瓜書做的好一點。低於預期。
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