具体描述
详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。
作者简介
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。
目录信息
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
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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
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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
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习题
参考文献
第5章 决策树
第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
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
第10章 隐马尔可夫模型
第11章 条件随机场
第12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
· · · · · · (收起)
读后感
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...
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...
评分读了机器学习实战、深度学习花书、PRML、西瓜书以及这本统计学习方法 总体来说这本书叙述较为详细，数学推导难度适中，可以作为西瓜书的辅助材料阅读。相比较西瓜书来说优点是：都是干活，算法证明过程很详细，缺点是：没有包含最新的一些机器学习算法，甚至神经网络都没有涉及...
评分读了机器学习实战、深度学习花书、PRML、西瓜书以及这本统计学习方法 总体来说这本书叙述较为详细，数学推导难度适中，可以作为西瓜书的辅助材料阅读。相比较西瓜书来说优点是：都是干活，算法证明过程很详细，缺点是：没有包含最新的一些机器学习算法，甚至神经网络都没有涉及...
用户评价
很少有一本书能让我产生如此强烈的“拨云见日”的感觉，而《统计学习方法》无疑是其中之一。在我看来，这本书的作者就像一位经验丰富的探险家，带领我穿越统计学习的复杂丛林，指引我找到隐藏在深处的宝藏。它不是那种只给你答案的书，而是教会你如何思考，如何找到答案的书。书中对每一个统计学习方法的介绍，都充满了严谨的数学推导，但又非常注重逻辑的清晰和易于理解。我特别欣赏它在介绍模型时，总是会先阐述该模型的动机和设计思想，然后再逐步引入数学公式。例如，在讲解过拟合和欠拟合的问题时，作者并不是简单地给出定义，而是通过偏差-方差的权衡，从根本上解释了这些问题的产生原因，并提出了相应的解决方案，如正则化。这种深入的分析，让我对模型的理解更加透彻。此外，书中还穿插了许多案例分析，这些案例都是从实际问题出发，展示了如何运用统计学习方法来解决这些问题。这让我觉得，我学习到的知识不仅仅是理论，更是可以直接应用于实践的工具。
评分《统计学习方法》这本书，给我的感觉不仅仅是“学到了知识”，更是“掌握了一种思考方式”。作者以一种极其系统和严谨的态度，将统计学习的各个分支，从最基础的感知机，到复杂的深度学习模型，都进行了深入的剖析。我特别喜欢它在介绍算法时，总是会先给出该算法的直观解释，然后再进行数学推导，并分析其优缺点。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，作者先解释了“最大间隔”的概念，然后才引出其背后的优化问题和核技巧。这种循序渐进的讲解方式，让我在理解复杂概念时感到非常轻松。书中大量的图解也起到了至关重要的作用，它们将抽象的数学公式变得生动形象，让我在脑海中能够清晰地勾勒出模型的运作过程。我印象深刻的是，书中对不同算法的比较和权衡，这对于我们在实际应用中选择最合适的模型至关重要。它不是简单地让你记住某个算法，而是让你理解为什么某个算法在特定场景下更有效。这本书真的让我体会到了“授人以鱼不如授人以渔”的真谛。
评分第一次接触《统计学习方法》这本书，大概是在一个偶然的机会下，当时我正在为自己的一个数据分析项目寻找合适的模型，却发现自己掌握的理论知识远远不够。有人向我推荐了这本书，说它“通俗易懂，逻辑严谨”。我抱着试试看的心态，入手了这本书。读完第一章，我就被它深深吸引了。它不仅仅是在罗列各种模型，更是在解析这些模型是如何被设计出来的，背后的数学原理是什么，以及在什么样的情况下选择哪种模型。这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨，又不失亲切。例如，在解释支持向量机（SVM）的时候，作者并没有直接抛出复杂的核函数和优化问题，而是从最大间隔分类器的概念入手，一步步引导读者理解超平面、间隔、支持向量这些关键要素，然后才引出核技巧在高维空间中解决线性不可分问题的巧妙之处。书中大量的例子和图表也起到了至关重要的作用，它们将抽象的数学公式具象化，让我在脑海中能够清晰地勾勒出模型的运作过程。我特别欣赏它对模型优缺点的分析，以及在实际应用中需要注意的问题，这些都是很多入门书籍会忽略的细节。这本书真的像一位经验丰富的向导，带领我在统计学习的领域中，从最基础的概念出发，逐步深入到各种复杂模型的核心。它让我明白，学习技术不仅仅是学习使用工具，更是理解工具背后的思想和原理。
评分《统计学习方法》这本书，在我学习数据科学的道路上，无疑是一座灯塔，指引我前行的方向。我一直认为，想要真正掌握一项技术，就必须理解其背后的原理，而这本书恰恰做到了这一点。作者以一种非常系统和严谨的态度，将统计学习的各个重要模型，如决策树、神经网络、支持向量机等，都进行了深入的剖析。我尤其欣赏它在介绍模型时，总是会先从问题的本质出发，然后逐步引出解决问题的思路和方法。例如，在介绍朴素贝叶斯分类器时，作者首先阐述了概率论的基本概念，然后才引出贝叶斯定理，并进一步解释了其在分类问题中的应用。这种由浅入深的讲解方式，让我觉得学习过程非常顺畅，而且能够真正理解每个概念的意义和作用。书中大量的图示和具体的例子，更是起到了画龙点睛的作用，它们将抽象的数学推导变得生动形象，让我在脑海中能够清晰地看到模型的运作过程。我印象深刻的是，书中对算法的优缺点分析，以及在实际应用中需要注意的问题，这些都是很多其他同类书籍所不具备的。这本书真的让我体会到了“知其然，更知其所以然”的学习乐趣。
评分如果要我用一句话来概括《统计学习方法》这本书带给我的感受，我会说它是“严谨与清晰的完美结合”。在我看来，统计学习领域往往充斥着复杂的数学公式和晦涩的理论，而这本书却以一种令人惊叹的方式，将这些复杂的概念变得易于理解。作者在介绍每一个模型时，都仿佛是一位经验丰富的向导，带领我一步步深入探索。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“为什么是这样”，以及“在什么情况下更好”。例如，在讲解梯度下降算法时，作者并没有直接给出复杂的迭代公式，而是先阐述了“爬山”的直观思想，然后才将其转化为数学语言，并分析了学习率、收敛性等重要问题。书中大量的图示和实例，更是起到了画龙点睛的作用，它们将抽象的数学推导变得生动形象，让我能够清晰地看到模型的运作过程。我特别欣赏它对算法的优缺点分析，以及在实际应用中需要注意的问题，这些都是很多其他同类书籍所不具备的。这本书真的让我对统计学习产生了前所未有的热情。
评分读完《统计学习方法》，我最大的感受是，它重新定义了我对“学习”的理解。这本书的作者仿佛是一位技艺精湛的工匠，将统计学习的各个组成部分，如模型、算法、损失函数、优化方法等，一丝不苟地打磨、组合，最终呈现出一件充满智慧的杰作。我特别欣赏它在介绍不同的模型时，总是会从它们各自的出发点和解决问题的核心思路开始。比如，在讲到贝叶斯方法时，作者并没有直接给出复杂的概率公式，而是先解释了贝叶斯定理的直观意义，以及它在统计推断中的重要性。然后，再将其应用于具体的模型，如朴素贝叶斯分类器，从而使得理解过程更加顺畅。这本书还有一个显著的特点，就是它的“内在连贯性”。你不会觉得它是一个个独立的章节堆砌而成，而是能够感受到不同章节之间知识的层层递进和相互关联。这种结构化的知识体系，让我更容易构建起自己对统计学习的整体认知。此外，书中的参考文献也非常有价值，它能够引导我进一步深入了解某个特定主题。总之，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本关于如何思考、如何学习的指南。
评分这本书的名字叫《统计学习方法》，但我想说的是，它给我的感受远不止于此。刚拿到这本书的时候，我被它沉甸甸的纸张和厚实的装帧吸引住了，仿佛握住了一块知识的基石。翻开第一页，映入眼帘的是清晰的排版和精炼的文字，没有丝毫的冗余，每一个字都像经过了反复推敲，直指核心。我是一个对统计学一直抱有好奇，但又深感其理论晦涩难以入门的读者，市面上我尝试过不少教材，但总是卡在某个概念的理解上，或者因为公式的推导而望而却步。而《统计学习方法》给我的感觉是，它像一位循循善诱的良师，一点点地剥离掉那些令人望而生畏的外衣，将统计学习的精髓展现出来。举个例子，书中在介绍线性回归的时候，不仅仅是给出了公式，更重要的是解释了模型背后的假设、参数估计的原理以及模型评估的方法，并且穿插了大量的图示，让原本抽象的数学概念变得具体可感。我尤其喜欢它在章节之间进行的逻辑衔接，你会发现前一章的知识自然而然地引出了后一章的内容，形成了一个完整的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。这让我觉得，学习的过程不再是苦苦钻研，而是一种循序渐进的探索，每掌握一个概念，都像是打开了一扇新的窗户，能够看到更广阔的天地。这本书真的让我对统计学习产生了前所未有的热情和信心，我相信它将是我在机器学习领域深入探索的宝贵起点。
评分拿到《统计学习方法》这本书，我最直观的感受就是它的“干货”十足。没有丝毫的废话，每一个章节都像精心打磨的艺术品，将统计学习的精髓凝聚其中。作为一名曾经在算法研究领域摸索多年的学生，我深知理解模型内在的逻辑和数学推导的重要性，而这本书在这方面做得尤为出色。它并非简单地陈述算法，而是深入剖析了算法的起源、发展以及背后的数学基础。比如，在介绍Boosting算法时，作者并没有止步于AdaBoost的表面，而是深入探讨了前向分步法、损失函数以及梯度下降在其中的作用，这让我对Boosting算法的理解提升到了一个全新的高度。同时，书中还穿插了大量的例子，这些例子往往与实际应用场景紧密结合，让我能够更直观地理解理论知识是如何转化为解决实际问题的工具的。我印象特别深刻的是，书中对各种模型的比较和权衡，这对于我们在面对具体问题时，如何选择最合适的模型至关重要。它不是简单地告诉你“是什么”，而是告诉你“为什么是这样”，以及“在什么情况下更好”。这种深入的洞察力，是很多其他同类书籍所不具备的。这本书让我感觉，我不仅仅是在学习统计学习，更是在学习一种解决问题的思维方式，一种严谨的学术态度。
评分《统计学习方法》这本书，给我带来的最深刻体验，莫过于它将那些曾经让我望而生畏的统计学概念，变得触手可及。我一直认为，统计学习领域充斥着各种晦涩难懂的数学公式和复杂的算法，而这本书却以一种极其清晰、有条理的方式，将这些概念一一呈现在我面前。作者在解释每个模型时，总是会先从问题的本质入手，然后逐步引出解决问题的思路和方法。例如，在介绍K近邻算法时，作者首先阐述了“近朱者赤，近墨者黑”的朴素思想，然后才引出基于距离度量的分类方法。这种从直观理解到数学形式的过渡，让我在学习过程中从未感到迷茫。书中大量的图示和具体的例子，更是起到了画龙点睛的作用，它们将抽象的数学推导变得生动形象，让我能够清晰地看到模型的运作过程。我尤其喜欢它对算法的分析，不仅阐述了算法的原理，还探讨了其优缺点以及在实际应用中的局限性。这让我能够更全面地认识和评价一个算法。这本书真的让我体会到了“知其然，更知其所以然”的学习乐趣。
评分《统计学习方法》这本书，在我学习统计学习的过程中扮演了一个至关重要的角色。它不仅仅是一本教材，更像是一本启蒙读物，为我打开了理解复杂算法的大门。在我初次接触这本书时，我对很多机器学习算法的理解都停留在“黑箱”层面，即知道如何调用某个库来实现某个功能，却不理解其内在的原理。这本书的出现，彻底改变了我的这种状况。作者以非常清晰的逻辑，将复杂的统计学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，逐一拆解，并对其数学原理进行了严谨的推导。我尤其喜欢它在解释模型时，总是从最基本的需求出发，然后逐步构建出复杂的模型。例如，在介绍神经网络时，作者先从感知机讲起，然后引出多层感知机，并解释了反向传播算法如何解决梯度消失的问题。这种由浅入深的讲解方式，让我觉得学习过程非常顺畅，而且能够真正理解每个概念的意义和作用。此外，书中还提供了丰富的例题和图解，这些都极大地帮助我巩固了对理论知识的理解。这本书让我明白，学习统计学习并非是死记硬背公式，而是要理解其背后的思想和哲学。
评分讲得很无趣，不过很多算法总结得都很好，看起来更像是一本课堂笔记，方便查阅
评分略过。
评分五星。我只说一句话：当你真正用到这本书的时候，你才真正明白这本书有多好。作者是高人，高高山顶立，深深海底行。
评分选题太窄，基本局限于监督式的分类问题。选讲的方法偏基础，且细节太多所以不太适合初学。不过基于相同的理由，加之结构清晰各章相对独立，很适合复习和应付笔试面试。
评分《机器学习》转化为假设空间搜索问题。本书将统计学习理解为凸优化，数值计算。但是，背景动机来源少。机器学习有三个组成部分：第一，数据；第二，模型或者估计函数；第三，需要降到最低的成本或损失。机器学习的整个raison detre过程实际上是其运用类似的统计问题来优化损失函数的过程。
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