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2025-02-03
統計學習方法 2025 pdf epub mobi 電子書 下載
五一空閑時看瞭第一章的概論和第二章的感知機。一個感覺這本書很基礎,它沒有侃那麼深的道理,一章也就是10多頁,不像《PGM》那樣的書首先給人一種壓力,加之又是國人寫的,感覺很近人。這些理論性知識也彌補瞭自己對某些算法理解的模糊性,很適閤像我們這樣堆積知識的人看。
評分本書總共12章,除最後一章總結之外,其餘11章每章末尾都附有參考文獻。不算論文,引用到的書籍將近20本。其中有一本被引用瞭7次之多,或者說隻有4章沒有提及。 書名是:《The Elements of Statistical Learning》,豆瓣評價9.5分,想必不錯。 另外還有一本被提到3次的:《Patte...
評分所謂新手不友好 是指如果你隻是為瞭用統計學習的方法去完成一個事例 比如kaggle上的數據 該書很不友好 建議你直接去看sklearn的中文文檔,在初步成為一個sklearn的api選手之後 迴頭看這本書 我隻能說真的挺好的 看這本書讓人心沉下來 更能理解算法提高見識 總之我覺得本書適閤...
評分這本書一共235頁,寫瞭10個算法,可見每個算法都介紹的篇幅不長,貌似每個算法該講的都講瞭。 詳細看瞭一章最大熵,發現其實都是對已有文獻的翻譯,其中的部分符號修改瞭,更加通俗易讀。不過翻譯的非常好,是目前國內翻譯的最好的吧。 最大熵的舉例來自論文...
評分五一空閑時看瞭第一章的概論和第二章的感知機。一個感覺這本書很基礎,它沒有侃那麼深的道理,一章也就是10多頁,不像《PGM》那樣的書首先給人一種壓力,加之又是國人寫的,感覺很近人。這些理論性知識也彌補瞭自己對某些算法理解的模糊性,很適閤像我們這樣堆積知識的人看。
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
《機器學習》轉化為假設空間搜索問題。本書將統計學習理解為凸優化,數值計算。但是,背景動機來源少。機器學習有三個組成部分:第一,數據;第二,模型或者估計函數;第三,需要降到最低的成本或損失。機器學習的整個raison detre過程實際上是其運用類似的統計問題來優化損失函數的過程。
評分唉
評分講得很無趣,不過很多算法總結得都很好,看起來更像是一本課堂筆記,方便查閱
評分花瞭三個晚上時間,一口氣讀完瞭這本書。感嘆這本書這麼短的篇幅,卻能把不少經典模型講得十分清楚,細緻的公式推導,僞代碼並附帶瞭例子,真是不錯。從某個角度看,這本書像是一本精彩的讀書筆記。
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。
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