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。
發表於2025-03-06
統計學習方法 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書也是一本機器學習的經典教材,相比於那一長串名字,大傢更習慣稱呼它為藍皮書,江湖地位與‘西瓜書’不分上下。‘藍皮書’的大部分內容與《機器學習》重疊,但相比於‘西瓜書’,這本書的數學推導就嚴謹多瞭,每章的大部分內容就是數學推導與證明,因此對讀者的數學門檻...
評分暑假準備麵試的時候,開始看這本書,剛開始看的時候,被書中的內容深深吸引住瞭,介紹瞭很多經典的機器學習算法,對於想迅速入門而且不喜歡讀英文書的人來說,這絕對是一本經典之作。隻是裏麵的數學推導太簡略瞭,必要的數學知識講解的也不是太清晰。在我看過andrew ng的講義之...
評分李航博士這本《統計學習方法》與周誌華教授的《機器學習》可以說是中文機器學習領域的經典教材,乾貨滿滿,自己如果讀透並且實現一遍算法的話會有很大收獲,可以參考我寫的經驗一起學習 https://blog.csdn.net/devil_bye/article/details/80724841
評分這本書乾貨為主,什麼意思呢,就是多餘的例子啊解釋啊不多,很精簡的就從問題定義開始,到算法,到分析。所以彆看書這麼薄,其實內容不少。當然,似乎作者還有意象再寫一本,這本書現在還不全,有一些模型在本書總沒有提到。 對於初學者而言,其實機器學習並不容易,如果隻讀這...
評分暑假準備麵試的時候,開始看這本書,剛開始看的時候,被書中的內容深深吸引住瞭,介紹瞭很多經典的機器學習算法,對於想迅速入門而且不喜歡讀英文書的人來說,這絕對是一本經典之作。隻是裏麵的數學推導太簡略瞭,必要的數學知識講解的也不是太清晰。在我看過andrew ng的講義之...
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
五星。我隻說一句話:當你真正用到這本書的時候,你纔真正明白這本書有多好。作者是高人,高高山頂立,深深海底行。
評分對見過這些算法又不太瞭解理論的童鞋比較好,對初學者來說解釋的不夠,對高手來說就是復習總結瞭一遍。
評分其實隻看瞭SVM一章,李航博士功力深厚,將復雜的SVM理論講的無比透徹,來龍去脈條理清晰;不過作為教科書,重於本質理論的介紹,給齣瞭大量證明,之前看網上很火的那個SVM入門教程,對svm的理解還是流於形式,知其然不知其所以然,這次看這本書解開瞭不少疑惑。從綫性可分SVM(硬間隔最大化)、綫性SVM(軟間隔最大化),到非綫性SVM(核技巧),每一節都是同一風格的安排:問題描述、形式化定義,學習的對偶算法,其中穿插證明。還有最後一節SMO沒看。
評分其實隻看瞭SVM一章,李航博士功力深厚,將復雜的SVM理論講的無比透徹,來龍去脈條理清晰;不過作為教科書,重於本質理論的介紹,給齣瞭大量證明,之前看網上很火的那個SVM入門教程,對svm的理解還是流於形式,知其然不知其所以然,這次看這本書解開瞭不少疑惑。從綫性可分SVM(硬間隔最大化)、綫性SVM(軟間隔最大化),到非綫性SVM(核技巧),每一節都是同一風格的安排:問題描述、形式化定義,學習的對偶算法,其中穿插證明。還有最後一節SMO沒看。
評分除瞭是中文這一點之外,沒什麼其它太大的亮點
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