具体描述
内容介绍
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，te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。除第壹章概论和后一章总结外，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。
《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。
目录
第壹章 统计学习方法概论
1.1 统计学习
1.2 监督学习
1.2.1 基本概念
1.2.2 问题的形式化
1.3 统计学习三要素
1.3.1 模型
1.3.2 策略
1.3.3 算法
1.4 模型评估与模型选择
1.4.1 训练误差与测试误差
1.4.2 过拟合与模型选择
1.5 正则化与交叉验证
1.5.1 正则化
1.5.2 交叉验证
1.6 泛化能力
1.6.1 泛化误差
1.6.2 泛化误差上界
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
本章概要
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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
2.2.1 数据集的线性可分性
2.2.2 感知机学习策略
2.3 感知机学习算法
2.3.1 感知机学习算法的原始形式
2.3.2 算法的收敛性
2.3.3 感知机学习算法的对偶形式
本章概要
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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
3.2.1 模型
3.2.2 距离度量
3.2.3 k值的选择
3.2.4 分类决策规则
3.3 k近邻法的实现：kd树
3.3.1 构造af树
3.3.2 搜索af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
4.1.1 基本方法
4.1.2 后验概率大化的含义
4.2 朴素贝叶斯法的参数估计
4.2.1 极大似然估计
4.2.2 学习与分类算法
4.2.3 贝叶斯估计
本章概要
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习题
参考文献
第5章 决策树
5.1 决策树模型与学习
5.1.1 决策树模型
5.1.2 决策树与isthen规则
5.1.3 决策树与条件概率分布
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