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統計學習方法(第2版)

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李航 作者
清華大學齣版社
譯者
2019-5-1 出版日期
464 頁數
98.00元 價格
平裝
叢書系列
9787302517276 圖書編碼

統計學習方法(第2版) 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  統計學習  人工智能  李航  計算機  計算機科學  計算科學  MachineLearning   


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發表於2024-12-25

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統計學習方法(第2版) 在線電子書 用戶評價

評分

質量很高的入門書 希望李航老師能一直更新下去

評分

沒有第一版便攜瞭,新增內容大部分是nlp相關,太基礎瞭,失落????

評分

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。

評分

比周誌華的西瓜書強瞭不是一星半點,循循善誘,簡直打開瞭任督二脈,強推

評分

相比第一版 增加瞭很多新內容 更加豐富瞭

統計學習方法(第2版) 在線電子書 著者簡介

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。


統計學習方法(第2版) 在線電子書 著者簡介


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統計學習方法(第2版) 在線電子書 圖書描述

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。

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統計學習方法(第2版) 在線電子書 讀後感

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

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

初学者不适合看,但是从事相关行业的人必定要看,本书精简不啰嗦,面面俱到,从原理上给你整得明明白白的,辅以适当的例子,没有多余的图表,因为人工智能不是什么画图跑demo的专业,你需要有扎实的数学基础。 建议路线,ng课程入门,知道有哪些算法,大致怎么做,然后去kaggle...  

評分

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