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。
發表於2024-06-18
統計學習方法(第2版) 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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...
評分初學者不適閤看,但是從事相關行業的人必定要看,本書精簡不囉嗦,麵麵俱到,從原理上給你整得明明白白的,輔以適當的例子,沒有多餘的圖錶,因為人工智能不是什麼畫圖跑demo的專業,你需要有紮實的數學基礎。 建議路綫,ng課程入門,知道有哪些算法,大緻怎麼做,然後去kaggle...
評分花瞭2個星期看完瞭這本書,覺得作者前半部分寫的還是挺用心的。當然前麵的內容也比較簡單。但是最後麵兩章寫的有些莫名其妙,很多東西都根本沒有交代清楚,上來就列個公式,都不告訴你是怎麼來的。也可能是我水平有限,不過確實感覺作者在後兩章節上寫的有點應付得感覺
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
好書
評分主要看瞭新增的無監督學習部分,說實話新增加的內容有點兒水,價格倒是漲瞭不少。
評分因為論文看到相關方法,拿齣來看瞭一章,對算法步驟的描述彎彎繞,霧裏看花。隻是把算法的思想用不親和的語言列瞭齣來,還好每大段文字後麵都有例子算作補救。整本書都是理論,數學齣身的人看起來會比較親切,但內容組織過於偏嚮國內教材,對認知過程不太友好。始終認為偏應用的教材應該起碼有僞代碼,把算法自己實現一便纔會有看下去的動力,這方麵西瓜書做的好一點。低於預期。
評分真好
評分新增無監督學習,基本上全是自然語言處理,和現在做的不相關,就草草看瞭一遍知道個idea就收場瞭,很基礎很適閤入門
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