统计学习方法

第1章 统计学习方法概论

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

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，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等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述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。

《统计学习方法》是统计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。