統計學習方法 李航 清華大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李航 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 統計學習
• 模式識彆
• 李航
• 清華大學齣版社
• 理論基礎
• 算法
• 模型
• Python
• 數據挖掘

店鋪： 天都圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：17979715882

包裝：平裝

齣版時間：2012-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	統計學習方法	作者	李航
定價	38.00元	齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302275954	齣版日期	2012-03-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.386Kg

內容簡介

統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。本書全麵係統地介紹瞭統計學習的主要方法，特彆是監督學習方法，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*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*場等。除章概論和後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述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。 　　《統計學習方法》是統計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。

作者簡介

目錄

章 統計學習方法概論 　1.1 統計學習 　1.2 監督學習 　1.3 統計學習三要素 　1.4 模型評估與模型選擇 　1.5 i~則化與交叉驗證 　1.6 泛化能力 　1.7 生成模型與判彆模型 　1.8 分類問題 　1.9 標注問題 　1.10 迴歸問題 　本章概要 　繼續閱讀 　習題 　參考文獻 第2章 感知機 　2.1 感知機模型 　2.2 感知機學習策略 　2.3 感知機學習算法 　本章概要 　繼續閱讀 　習題 　參考文獻 第3章眾近鄰法 　3.1 k近鄰算法 　3.2 k近鄰模型 　3.3 k近鄰法的實現：kd樹 　本章概要 　繼續閱讀 　習題 　參考文獻 第4章 樸素貝葉斯法 　4.1 樸素貝葉斯法的學習與分類 　4.2 樸素貝葉斯法的參數估計 　本章概要 　繼續閱讀 　習題 　參考文獻 第5章 決策樹 第6章 邏輯斯諦迴歸與大熵模型 第7章 支持嚮量機 第8章 提升方法 第9章 em算法及其推廣 0章 隱馬爾可夫模型 1章 條件場 2章 統計學習方法總結 附錄a 梯度下降法 附錄b 牛頓法和擬牛頓法 附錄c 拉格朗日對偶性 索引

編輯推薦

文摘

序言

智識的階梯：數據驅動的決策之道 在信息爆炸的時代，我們被海量的數據包圍。從互聯網用戶行為的蛛絲馬跡，到醫療診斷中的微妙信號，再到金融市場的潮起潮落，數據蘊藏著深刻的規律和價值。然而，如何從這些紛繁復雜的數據中洞察真相，提取有用的知識，並將其轉化為可靠的預測和明智的決策，始終是人類智慧麵臨的挑戰。本書正是為瞭迴應這一挑戰而生，旨在為求知者們提供一把打開數據世界寶藏的鑰匙，一條通往數據驅動決策之道的清晰路徑。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的探索之旅。我們將一同深入理解數據背後的邏輯，掌握從原始數據中挖掘信息、提煉模式的關鍵方法。我們不會僅僅羅列冰冷的公式和抽象的概念，而是著力於闡釋各種方法的原理、適用場景以及它們如何協同工作，共同構建一個強大的智能分析框架。我們將強調理論與實踐的結閤，通過生動的案例和直觀的解釋，幫助讀者構建起對復雜概念的深刻理解，並能將其靈活應用於實際問題。 探索數據的內在秩序：機器學習的核心思想 人類自古以來就渴望理解世界，而數據正是我們觀察和認識世界的重要窗口。機器學習，作為一種賦予計算機從數據中學習和決策能力的科學，正是這種渴望在技術時代的升華。本書將從機器學習最核心的理念齣發，逐步引導讀者理解其工作機製。 學習的本質：從經驗中提煉規則 想象一下，一個孩子如何學會辨認貓和狗？他通過觀察大量貓和狗的圖片，耳朵的形狀、鼻子的長短、叫聲的不同，逐漸在心中形成瞭一個關於“貓”和“狗”的概念。機器學習的學習過程，在某種程度上與此相似。我們嚮機器提供大量的“經驗”（即數據），讓它從中找齣規律，並用這些規律來指導它未來的判斷。 本書將詳細介紹幾種核心的學習範式： 監督學習（Supervised Learning）： 這是最常見的學習方式，就像老師在教學生一樣，我們給機器提供帶有“正確答案”的數據。例如，輸入一張圖片，同時告訴機器這是“貓”；輸入一封郵件，同時告訴機器這是“垃圾郵件”。機器的目標就是學習從輸入數據到輸齣結果之間的映射關係。我們將深入探討監督學習的基石——分類（Classification）和迴歸（Regression）。分類問題旨在將數據劃分到不同的類彆，例如判斷郵件是否為垃圾郵件，識彆圖像中的物體。迴歸問題則預測一個連續的數值，例如預測房屋的價格，預測股票的走勢。我們將剖析綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）等經典而強大的分類與迴歸算法，理解它們如何通過優化目標函數來尋找最佳的模型參數，從而實現精準的預測。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 在這個場景下，我們隻提供原始數據，而不提供任何“正確答案”。機器需要自行去發現數據中的結構和模式。這就像在黑暗中探索，需要自己去摸索前進的方嚮。無監督學習在數據探索、特徵提取和降維方麵扮演著至關重要的角色。我們將重點介紹聚類（Clustering），它緻力於將相似的數據點分組，例如將客戶根據購買行為劃分為不同的群體，以便進行個性化營銷。我們還將探討降維（Dimensionality Reduction），當數據維度過高時，計算量會急劇增加，並且可能引入噪聲。降維技術（如主成分分析PCA）能夠提取數據中最具代錶性的特徵，從而簡化模型，提高效率，並更好地可視化數據。 強化學習（Reinforcement Learning）： 這是一種更具“試錯”和“奬勵”意味的學習方式。智能體（Agent）在一個環境中進行一係列動作，根據動作的反饋（奬勵或懲罰）來學習最優的行動策略。這類似於訓練寵物，當它做齣正確的行為時給予奬勵，錯誤時則加以糾正。強化學習在機器人控製、遊戲AI、推薦係統等領域展現齣巨大的潛力。我們將介紹強化學習的基本概念，如狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）和策略（Policy），以及一些經典的強化學習算法，幫助讀者理解智能體如何通過不斷試錯來“學會”如何在復雜環境中做齣最佳決策。 算法的藝術：構建智能的基石 掌握瞭機器學習的核心思想，接下來便是深入瞭解構成智能的“工具箱”——各種精心設計的算法。本書將以清晰易懂的方式，為讀者呈現一係列在理論和實踐中都至關重要的算法，並詳細解析它們的內在機製。 決策樹（Decision Trees）： 決策樹以其直觀易懂的結構，成為初學者理解學習過程的絕佳入口。它將復雜的決策過程分解為一係列簡單的“是/否”問題，形似流程圖。我們將探討如何構建一棵高效的決策樹，包括特徵選擇的標準（如信息增益）和剪枝技術，以避免模型過擬閤。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： SVM是一種強大的分類器，特彆擅長處理高維數據。它通過尋找一個最優的超平麵來分離不同類彆的數據點，並最大限度地增加數據點到超平麵的間隔。我們將深入理解核技巧（Kernel Trick）的巧妙之處，它如何將低維數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分的問題。 概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）： 當需要處理不確定性、建模變量之間的依賴關係時，概率圖模型便顯現齣其強大的威力。我們將介紹貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields）等模型，理解它們如何利用圖結構來高效地錶示和推理復雜的概率分布。這對於理解語言模型、圖像識彆等領域至關重要。 神經網絡與深度學習（Neural Networks and Deep Learning）： 近年來，深度學習的崛起徹底改變瞭機器學習的麵貌。本書將為你揭示神經網絡的奧秘，從最基本的感知機，到多層前饋網絡，再到捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。我們將詳細介紹反嚮傳播算法（Backpropagation）如何訓練這些復雜的網絡，以及它們在圖像識彆、自然語言處理等領域的驚人成就。我們將強調深度學習的核心思想：通過多層抽象，從原始數據中自動學習具有判彆力的特徵。 模型評估與優化：精益求精的旅程 構建模型隻是第一步，如何評價模型的性能，並使其達到最佳狀態，則是後續的關鍵。本書將引導讀者關注模型的“生命周期”，從訓練到評估，再到優化，確保所建模型能夠真正落地並産生價值。 過擬閤與欠擬閤（Overfitting and Underfitting）： 這是模型訓練中最常見的兩個陷阱。過擬閤是指模型在訓練數據上錶現優異，但在新數據上錶現糟糕，仿佛“死記硬背”瞭訓練集；欠擬閤則指模型過於簡單，無法捕捉數據中的基本規律。我們將深入探討造成這兩種現象的原因，並提供有效的診斷和解決策略，如正則化（Regularization）、交叉驗證（Cross-Validation）等。 模型評估指標（Model Evaluation Metrics）： 如何客觀地衡量一個模型的性能？本書將介紹多種常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）、ROC麯綫（ROC Curve）和AUC值（Area Under the Curve）等，並根據不同問題的特點，指導讀者選擇最閤適的評估方法。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 除瞭模型本身的參數，許多算法還有“超參數”，它們直接影響模型的學習過程和最終性能。如何找到最優的超參數組閤，是模型優化的重要環節。我們將介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等常用的超參數調優技術。 數據科學的實踐：從理論到應用 本書不僅關注算法本身，更緻力於將所學知識轉化為解決實際問題的能力。我們將穿插介紹數據預處理、特徵工程等實踐環節，因為真實世界的數據往往不完美，需要精心打磨纔能為算法所用。 數據預處理（Data Preprocessing）： 缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化等，是建模前必不可少的步驟。我們將討論不同的處理方法，以及它們對模型性能的影響。 特徵工程（Feature Engineering）： “數據是新的石油，而特徵工程是煉油廠。” 創造齣更具錶達力的特徵，往往比單純優化算法更有效。我們將探討如何從原始數據中提取、組閤和變換特徵，以提升模型的預測能力。 案例分析（Case Studies）： 我們將通過一係列精心挑選的實際案例，演示如何將所學的理論知識應用於解決現實世界中的問題。這些案例將覆蓋不同領域，例如： 推薦係統： 如何根據用戶的曆史行為，預測他們可能感興趣的商品或內容。 圖像識彆： 如何讓計算機“看懂”圖像，並進行物體識彆、人臉檢測等。 自然語言處理： 如何讓計算機理解和生成人類語言，實現文本分類、機器翻譯、情感分析等。 金融風險預測： 如何利用曆史數據，預測貸款違約風險或股票市場的波動。 踏上智識之旅 本書是一份邀請，邀請您一同踏上這場探索數據智慧的旅程。無論您是希望在學術上深耕，還是在工作中應用數據驅動的方法，或是僅僅對人工智能的未來充滿好奇，本書都將為您提供堅實的理論基礎和實用的實踐指導。我們將鼓勵您批判性地思考，勇於嘗試，並不斷學習。 數據科學的領域日新月異，本書所提供的知識將是您在這個領域中站穩腳跟的基石。通過理解這些基本原理和方法，您將能夠更好地理解和評估最新的技術進展，並具備獨立解決復雜問題的能力。 讓我們一同打開數據的大門，用智慧去解鎖它所蘊含的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀門檻不低，它要求讀者具備一定的綫性代數、微積分和概率論基礎，但這恰恰是其價值所在。它沒有為瞭迎閤初學者而降低標準，而是忠實地反映瞭統計學習方法這門學科本身的復雜性與魅力。對於有誌於在機器學習領域深耕的研究人員和工程師而言，這本書無疑是一份不可或缺的“內功心法”。它教會的不僅僅是如何應用某個模型，更重要的是如何從統計學的角度去審視和設計學習算法，培養的是一種科學的、批判性的思維模式。每完成一個章節的學習，我都能明顯感覺到自己分析問題的視角被拓寬瞭，不再滿足於停留在調用庫函數的層麵，而是開始探究“為什麼這個方法有效”以及“它在什麼條件下會失效”。這種深層次的理解，是任何快速入門指南都無法給予的，這本書真正做到瞭傳道授業解惑，是一部值得所有嚴肅學習者珍藏和研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深沉的藍色調，配上簡潔有力的書名和作者信息，立刻讓人感受到一種專業和嚴謹的氣息。初次翻開，就被它條理清晰的章節劃分所摺服。它不像市麵上很多教材那樣堆砌晦澀的公式，而是真正做到瞭將復雜的理論用一種循序漸進的方式呈現齣來。尤其是對基礎概念的闡述，簡直是教科書級彆的典範，每一個定義、每一個引理，都經過瞭深思熟慮的打磨，確保讀者能夠紮實地邁齣第一步。作者在構建理論框架時，似乎非常注重邏輯的連貫性，讓你在閱讀後續章節時，能夠清晰地看到新知識是如何從前置的基礎中自然生長齣來的，這種“水到渠成”的學習體驗，在麵對如此深奧的學科時，是極其寶貴的。我個人特彆欣賞它在引入新算法時，不僅僅停留在數學推導層麵，還會輔以直觀的解釋，仿佛有一位經驗豐富的導師在你旁邊，用最精煉的語言幫你理清思路，避免瞭陷入公式的泥沼而忘記瞭背後的思想內核。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也為閱讀體驗增色不少。紙張的選擇恰到好處，既能保證墨水的清晰度，又不會因為太亮而造成視覺疲勞，這對於需要長時間與公式和圖錶打交道的讀者來說，是極其重要的細節關懷。圖錶的繪製質量極高，每一個示意圖都精確地服務於文字的解釋，不再是那種為瞭湊版麵而存在的裝飾品，而是真正起到瞭“一圖勝韆言”的作用。我記得有幾處關於核函數和特徵映射的圖示，原本抽象的概念，通過作者精心設計的圖形，瞬間變得直觀可感。這種對細節的關注，體現瞭齣版社和作者對學術質量的共同追求。它給人的感覺不是一本快速齣版的快餐讀物，而是一件需要時間沉澱、值得反復翻閱的學術精品，即便是作為資料長期存檔，其價值也不會隨著時間的流逝而減損，反倒是越陳越香。

評分☆☆☆☆☆

作為一本理論專著，它對嚴謹性的追求達到瞭近乎苛刻的地步，這一點從其詳盡的參考文獻和嚴密的數學證明中可見一斑。然而，嚴謹並不意味著枯燥，作者似乎深諳讀者在麵對大量數學符號時的疲勞感，因此在關鍵轉摺點，總能穿插一些精妙的例子或者總結性的段落來幫助讀者“喘口氣”並鞏固理解。我特彆欣賞它在處理模型收斂性和泛化能力時的論述方式，那種深思熟慮的措辭，透露齣作者對該領域曆史發展和現有挑戰的深刻洞察。例如，在介紹神經網絡的基礎時，它沒有急於跳到深度學習的熱潮，而是紮實地從感知機和多層前饋網絡講起，為後續更復雜的模型打下瞭不可動搖的地基。對於那些希望係統性掌握統計學習學科脈絡的讀者來說，這種由淺入深、步步為營的寫作手法，無疑是最高效的學習路徑，它避免瞭零散知識點的堆砌，構建瞭一個完整的知識體係框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，讓我這個自認為對機器學習領域有一定瞭解的人，都感到震撼。它不僅僅涵蓋瞭那些耳熟能詳的經典模型，例如支持嚮量機、決策樹等，更深入地探討瞭它們背後的優化理論和統計學基礎，這纔是真正區分“會用”和“精通”的關鍵所在。更讓我驚喜的是，作者對於一些前沿或容易被忽略的細節處理得非常到位，比如在討論提升方法（Boosting）時，對梯度提升（Gradient Boosting）的數學本質剖析得極其透徹，清晰地揭示瞭其與迭代逼近思想的內在聯係。閱讀過程中，我經常需要停下來，結閤自己過去的一些項目經驗去印證書中的理論，每一次迴顧，都有新的感悟。它不是那種讀完一遍就能完全掌握的書籍，更像是一部工具書和案頭參考書的完美結閤，每次重讀都會有新的收獲，仿佛每次打開都能發現一處之前忽略的寶藏，尤其是那些關於模型選擇和正則化理論的討論，觀點獨到且極具啓發性，為解決實際工程中的復雜問題提供瞭堅實的理論後盾。