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。
发表于2024-11-24
统计学习方法(第2版) 2024 pdf epub mobi 电子书
这本书干货为主,什么意思呢,就是多余的例子啊解释啊不多,很精简的就从问题定义开始,到算法,到分析。所以别看书这么薄,其实内容不少。当然,似乎作者还有意象再写一本,这本书现在还不全,有一些模型在本书总没有提到。 对于初学者而言,其实机器学习并不容易,如果只读这...
评分坦诚的讲,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...
评分五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个感觉这本书很基础,它没有侃那么深的道理,一章也就是10多页,不像《PGM》那样的书首先给人一种压力,加之又是国人写的,感觉很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法理解的模糊性,很适合像我们这样堆积知识的人看。
评分统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随...
评分这本书作为想要进入机器学习领域的读者来说,是一本必读书籍(我从去年买的,但是看到最近才开始慢慢看懂。。),尤其是算法原理方面,强烈推荐~~~ 1.这本书的内容主要是对于机器学习的监督学习(尤其是分类问题)进行详细介绍,按照“模型+策略+算法”的内容,第一章是...
图书标签: 机器学习 统计学习 人工智能 李航 计算机 计算机科学 计算科学 MachineLearning
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学 习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外,每章介绍一种方法。叙述力求从具体问题或实例入手, 由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。 为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。 本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。
很中国
评分增加了NLP相关知识点,机器学习必读书!
评分CRF真的是天敌。
评分质量很高的入门书 希望李航老师能一直更新下去
评分相比第一版 增加了很多新内容 更加丰富了
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