统计学习方法 统计学 计算机应用 数据挖掘 信息检索 自然语言处理 李航 清华大学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李航 著

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店铺： 书虫图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：23384414304

包装：01

开本：04

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
继续阅读
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
本章概要
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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

《数据挖掘与机器学习实战》 内容概要 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数据挖掘与机器学习实践指南，融合了统计学原理、计算机应用技术以及前沿的信息检索与自然语言处理方法。全书以实际应用为导向，从基础概念出发，逐步深入到复杂算法的原理剖析与代码实现，最终带领读者掌握解决现实世界数据问题的能力。 第一部分：数据挖掘基础与预备知识 本部分奠定坚实的数据科学基础，为后续的学习铺平道路。 统计学基石： 深入讲解统计学的核心概念，包括描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）与推断性统计（假设检验、置信区间）。重点阐述概率论的基础，如概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布等）、条件概率、贝叶斯定理，这些是理解许多机器学习算法的理论基石。此外，还会介绍统计建模的概念，如线性回归、逻辑回归，并深入探讨其统计学意义和局限性。 数据科学的计算机视角： 介绍数据挖掘和机器学习过程中常用的计算机科学概念，包括算法设计与分析（时间复杂度、空间复杂度），数据结构（数组、链表、树、图）在数据处理中的应用，以及基本的编程思维和面向对象设计原则。重点强调Python作为数据科学主流语言的优势，介绍其核心库如NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理与分析）和Matplotlib/Seaborn（数据可视化）的安装与基本使用。 数据预处理与探索性数据分析（EDA）： 详细讲解数据清洗的策略，包括处理缺失值（填充、删除）、异常值检测与处理、数据类型转换、重复数据识别与移除。介绍特征工程的重要性，如特征缩放（标准化、归一化）、特征编码（独热编码、标签编码）、特征创建（组合特征、多项式特征）等。EDA部分则重点在于通过统计摘要和可视化手段（散点图、直方图、箱线图、热力图）来理解数据分布、变量间的关系以及潜在的模式，为后续模型选择提供依据。 第二部分：核心机器学习算法与模型 本部分是本书的核心，系统性地介绍各类主流的监督学习和无监督学习算法。 监督学习算法： 回归算法： 从线性回归的原理、假设、优化方法（最小二乘法、梯度下降）讲起，到岭回归、Lasso回归等正则化方法的引入，以解决过拟合问题。介绍非线性回归，如多项式回归。 分类算法： 详细讲解逻辑回归的原理，包括Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）和优化。介绍支持向量机（SVM），包括线性SVM、核技巧（多项式核、径向基函数核）以及软间隔。深入探讨决策树的构建过程（ID3、C4.5、CART算法），包括信息增益、增益率、基尼不纯度等度量。讲解集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM），强调其提高模型鲁棒性和准确性的机制。 其他分类算法： 介绍K近邻（KNN）算法的原理，以及距离度量和K值的选择。阐述朴素贝叶斯分类器的数学基础和应用场景。 无监督学习算法： 聚类算法： 深入解析K-Means算法的原理、迭代过程和优缺点，以及如何选择K值（肘部法则、轮廓系数）。介绍层次聚类（凝聚型、分裂型）的构建方法。讲解DBSCAN（基于密度的聚类）算法，理解其对噪声的鲁棒性。 降维算法： 详细阐述主成分分析（PCA）的原理，包括协方差矩阵、特征值与特征向量，以及其在数据压缩和可视化中的应用。介绍线性判别分析（LDA）作为一种有监督的降维方法。 模型评估与选择： 讲解各种模型评估指标，如回归问题的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数；分类问题的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值。介绍交叉验证（K折交叉验证）的重要性，用于更可靠地评估模型泛化能力。讨论过拟合与欠拟合的概念，以及相应的应对策略（正则化、调整模型复杂度、增加数据）。 第三部分：信息检索与自然语言处理（NLP）进阶 本部分将目光投向文本数据的处理与分析，融合了信息检索和自然语言处理的前沿技术。 信息检索基础： 介绍信息检索的基本模型，如布尔模型、向量空间模型（VSM）。深入讲解文本的预处理，包括分词、停用词去除、词干提取与词形还原。阐述TF-IDF（词频-逆文档频率）这一经典特征提取方法，理解其词语重要性计算原理。介绍相似度度量方法，如余弦相似度。 自然语言处理入门： 讲解词向量（Word Embeddings）的概念，如Word2Vec（CBOW, Skip-gram）和GloVe，理解它们如何捕捉词语的语义信息。介绍语言模型，包括N-gram模型及其局限性，以及更先进的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列数据建模上的优势。 NLP应用： 介绍情感分析（Sentiment Analysis）的任务与方法，包括基于词典的方法和基于机器学习/深度学习的方法。讲解文本分类（Text Classification）的应用，如垃圾邮件检测、新闻主题分类。简述命名实体识别（NER）和关系抽取（Relation Extraction）的基本概念。 深度学习在NLP中的应用： 介绍卷积神经网络（CNN）在文本分类中的应用。重点介绍Transformer模型及其自注意力机制（Self-Attention），理解其在NLP领域带来的革命性突破，并介绍BERT、GPT系列等预训练模型的原理和应用。 第四部分：实战项目与案例分析 本部分通过一系列精心设计的实战项目，巩固和深化读者对前面所学知识的应用能力。 案例一：用户行为预测 问题设定： 基于用户历史行为数据，预测用户是否会购买某商品或流失。 技术应用： 数据清洗与特征工程，逻辑回归、随机森林、梯度提升树等分类模型的应用与比较，ROC曲线和AUC值作为主要评估指标。 案例二：文本情感分析 问题设定： 分析用户在社交媒体或产品评论中的情感倾向（正面/负面/中性）。 技术应用： 文本预处理（分词、去停用词），TF-IDF特征提取，朴素贝叶斯、SVM、基于Word Embeddings的深度学习模型（如CNN, LSTM）的应用与对比。 案例三：商品推荐系统 问题设定： 根据用户的购买历史和偏好，向用户推荐感兴趣的商品。 技术应用： 基于协同过滤（用户-用户、物品-物品）的推荐算法，基于内容的推荐算法，以及简单的矩阵分解方法。 案例四：异常检测 问题设定： 从大规模数据中识别出异常或可疑的模式，如金融欺诈、网络攻击。 技术应用： 基于统计模型（如单变量高斯分布）、基于聚类（如DBSCAN）、基于机器学习（如Isolation Forest）的异常检测方法。 第五部分：工具与平台 常用开发环境： 详细介绍Jupyter Notebook/Lab的使用，及其在交互式数据分析中的便利性。 机器学习库： 深入讲解Scikit-learn库的API设计，如何使用其进行模型训练、评估和调优。 深度学习框架： 简要介绍TensorFlow或PyTorch这两个主流深度学习框架的基本概念与使用方法（如模型定义、数据加载、训练循环）。 部署与生产化： 简述模型部署的基本思路，如使用Flask/Django构建Web API，以及模型监控与维护的重要性。 本书特色 理论与实践并重： 既有严谨的算法原理阐述，也强调代码实现与实际应用。 案例驱动： 通过丰富多样的实战案例，让读者在解决实际问题的过程中学习和巩固知识。 由浅入深： 从基础概念到前沿技术，循序渐进，适合不同层次的读者。 全面覆盖： 涵盖了数据挖掘和机器学习的核心领域，包括统计基础、常用算法、NLP与信息检索。 工具链完整： 介绍了数据科学领域常用的开发工具和库，帮助读者构建完整的开发工作流。 目标读者 本书适合于对数据科学、机器学习、人工智能感兴趣的初学者，以及需要提升数据分析和建模能力的在校学生、研究人员和从业人员。对于希望将统计学、计算机科学与数据挖掘技术融会贯通，并应用于实际问题的读者，本书将是宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，简直是一场跨越理论与实践的华丽冒险。我原以为它会是那种只停留在数学公式和抽象概念层面的“天书”，但事实证明，我的担忧完全是多余的。书中对于如何将这些统计模型应用于实际问题，尤其是在涉及数据分析和模式识别的场景时，有着非常贴近实战的论述。虽然它侧重理论深度，但字里行间流露出的那种“知其然更要知其所以然”的治学态度，极大地激发了我去动手验证那些复杂模型的欲望。比如，当我读到关于模型选择和评估的部分时，作者并没有简单地罗列交叉验证、留一法等方法，而是深入探讨了偏差-方差的权衡（Bias-Variance Trade-off）在不同模型复杂度下是如何体现的。这种深入骨髓的洞察力，让我对那些在其他教材中被一笔带过的概念有了全新的认识。合上书本时，我感觉自己不仅仅是记住了一些算法的名字，更是掌握了一套分析和解决复杂数据问题的思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它提供了一个极具稳定性的理论支架。在当前这个技术迭代飞快的领域里，许多新框架和新工具层出不穷，但其背后的核心统计思想往往是相对稳定的。这本书正是聚焦于这些核心和本质。它成功地将抽象的数学思想具象化，帮助我理解那些隐藏在各种“黑箱”模型背后的通用原理。例如，它对于概率图模型和潜在变量模型的阐述，为我理解更复杂的生成模型打下了坚实的基础。这本书的价值在于它的“恒久性”——即便未来出现了更强大的学习算法，我们依然需要这些统计学和学习理论的知识去评估、改进和创新。对我而言，它更像是一本可以反复翻阅、每次都有新感悟的案头经典，每次重读，都能从不同的角度去体会作者构建这个知识体系的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常沉稳、扎实，几乎没有使用任何花哨的修饰词或过于口语化的表达，完全是一种学术著作应有的庄重感。对于我来说，这种风格的益处在于极大地减少了阅读时的干扰，能够心无旁骛地专注于知识的本身。作者的逻辑链条极其清晰，每一个新的概念都是建立在前面已讲解内容之上，形成一个严密的知识网络。特别值得称赞的是，书中对某些经典学习理论的引入，并非生硬地抛出结论，而是通过严密的数学推理一步步引导读者得出结论，这种过程本身就是一种极佳的思维训练。它教会我的，不仅仅是“是什么”，更是“为什么是这样”。这本书更像是为有志于深入理解算法内在机理的人准备的“内功心法”，而非仅仅是快速上手的“招式秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书拿在手里，沉甸甸的，光是封面设计就透着一股严谨的气息。我初翻的时候，就被其中宏大而系统的知识体系所吸引。它似乎不仅仅是在介绍某一个具体的算法，而是在构建一个完整的统计学习的知识框架。从最基础的概率论和统计学原理出发，逐步深入到各种监督学习、无监督学习以及半监督学习的核心思想。作者对理论推导的把控力极强，公式的引入和解释都非常到位，让人在理解复杂模型时，仿佛有了一位耐心且博学的导师在旁边亲自指点。特别是对于一些经典算法的深入剖析，例如支持向量机（SVM）的核函数选择，或者提升方法（Boosting）的迭代优化过程，书中都给出了既有深度又不失清晰度的阐述。对于我这种希望系统性地打下坚实基础的学习者来说，它就像是一张详尽的地图，指引我穿越统计学习的丛林。阅读过程中，我能感受到作者在内容组织上的匠心独运，前后章节的逻辑衔接非常顺畅，使得原本可能显得零散的知识点串联成了一部流畅的叙事。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的难度系数并不低，它要求读者有一定的数学基础和对计算科学的基本认知。然而，正是这份“硬核”，成就了它的价值。我特别欣赏它在处理现代机器学习热点问题时的前瞻性。它没有仅仅满足于介绍那些已经被广泛应用的基础算法，而是将视野投向了更前沿的领域，比如某些涉及高维数据处理的优化技巧。对于那些渴望从“应用者”蜕变为“研究者”的读者而言，这本书提供的理论深度是无可替代的基石。我个人觉得，如果能结合配套的编程实践，比如用Python或R来实现书中的核心算法，那学习效果将是指数级提升的。每一次攻克一个复杂的章节，都带来一种极大的成就感，这是一种持续学习的强大驱动力。它就像一座巍峨的高山，虽然攀登不易，但一旦登顶，所见的风景必然是独一无二的壮阔。