統計學習方法 統計學 計算機應用 數據挖掘 信息檢索 自然語言處理 李航 清華大學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李航 著

圖書標籤:

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• 自然語言處理
• 統計學
• 計算機應用
• 李航
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店鋪： 書蟲圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：23384414304

包裝：01

開本：04

內容介紹

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，te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等。除第壹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。

目錄

第壹章 統計學習方法概論
1.1 統計學習
1.2 監督學習
1.2.1 基本概念
1.2.2 問題的形式化
1.3 統計學習三要素
1.3.1 模型
1.3.2 策略
1.3.3 算法
1.4 模型評估與模型選擇
1.4.1 訓練誤差與測試誤差
1.4.2 過擬閤與模型選擇
1.5 正則化與交叉驗證
1.5.1 正則化
1.5.2 交叉驗證
1.6 泛化能力
1.6.1 泛化誤差
1.6.2 泛化誤差上界
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
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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
2.2.1 數據集的綫性可分性
2.2.2 感知機學習策略
2.3 感知機學習算法
2.3.1 感知機學習算法的原始形式
2.3.2 算法的收斂性
2.3.3 感知機學習算法的對偶形式
本章概要
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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
3.2.1 模型
3.2.2 距離度量
3.2.3 k值的選擇
3.2.4 分類決策規則
3.3 k近鄰法的實現：kd樹
3.3.1 構造af樹
3.3.2 搜索af樹
本章概要
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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
4.1.1 基本方法
4.1.2 後驗概率大化的含義
4.2 樸素貝葉斯法的參數估計
4.2.1 極大似然估計
4.2.2 學習與分類算法
4.2.3 貝葉斯估計
本章概要
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習題
參考文獻
第5章 決策樹
5.1 決策樹模型與學習
5.1.1 決策樹模型
5.1.2 決策樹與isthen規則
5.1.3 決策樹與條件概率分布

《數據挖掘與機器學習實戰》 內容概要 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的數據挖掘與機器學習實踐指南，融閤瞭統計學原理、計算機應用技術以及前沿的信息檢索與自然語言處理方法。全書以實際應用為導嚮，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜算法的原理剖析與代碼實現，最終帶領讀者掌握解決現實世界數據問題的能力。 第一部分：數據挖掘基礎與預備知識 本部分奠定堅實的數據科學基礎，為後續的學習鋪平道路。 統計學基石： 深入講解統計學的核心概念，包括描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）與推斷性統計（假設檢驗、置信區間）。重點闡述概率論的基礎，如概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布等）、條件概率、貝葉斯定理，這些是理解許多機器學習算法的理論基石。此外，還會介紹統計建模的概念，如綫性迴歸、邏輯迴歸，並深入探討其統計學意義和局限性。 數據科學的計算機視角： 介紹數據挖掘和機器學習過程中常用的計算機科學概念，包括算法設計與分析（時間復雜度、空間復雜度），數據結構（數組、鏈錶、樹、圖）在數據處理中的應用，以及基本的編程思維和麵嚮對象設計原則。重點強調Python作為數據科學主流語言的優勢，介紹其核心庫如NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理與分析）和Matplotlib/Seaborn（數據可視化）的安裝與基本使用。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 詳細講解數據清洗的策略，包括處理缺失值（填充、刪除）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、重復數據識彆與移除。介紹特徵工程的重要性，如特徵縮放（標準化、歸一化）、特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、特徵創建（組閤特徵、多項式特徵）等。EDA部分則重點在於通過統計摘要和可視化手段（散點圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖）來理解數據分布、變量間的關係以及潛在的模式，為後續模型選擇提供依據。 第二部分：核心機器學習算法與模型 本部分是本書的核心，係統性地介紹各類主流的監督學習和無監督學習算法。 監督學習算法： 迴歸算法： 從綫性迴歸的原理、假設、優化方法（最小二乘法、梯度下降）講起，到嶺迴歸、Lasso迴歸等正則化方法的引入，以解決過擬閤問題。介紹非綫性迴歸，如多項式迴歸。 分類算法： 詳細講解邏輯迴歸的原理，包括Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）和優化。介紹支持嚮量機（SVM），包括綫性SVM、核技巧（多項式核、徑嚮基函數核）以及軟間隔。深入探討決策樹的構建過程（ID3、C4.5、CART算法），包括信息增益、增益率、基尼不純度等度量。講解集成學習方法，如Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM），強調其提高模型魯棒性和準確性的機製。 其他分類算法： 介紹K近鄰（KNN）算法的原理，以及距離度量和K值的選擇。闡述樸素貝葉斯分類器的數學基礎和應用場景。 無監督學習算法： 聚類算法： 深入解析K-Means算法的原理、迭代過程和優缺點，以及如何選擇K值（肘部法則、輪廓係數）。介紹層次聚類（凝聚型、分裂型）的構建方法。講解DBSCAN（基於密度的聚類）算法，理解其對噪聲的魯棒性。 降維算法： 詳細闡述主成分分析（PCA）的原理，包括協方差矩陣、特徵值與特徵嚮量，以及其在數據壓縮和可視化中的應用。介紹綫性判彆分析（LDA）作為一種有監督的降維方法。 模型評估與選擇： 講解各種模型評估指標，如迴歸問題的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數；分類問題的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值。介紹交叉驗證（K摺交叉驗證）的重要性，用於更可靠地評估模型泛化能力。討論過擬閤與欠擬閤的概念，以及相應的應對策略（正則化、調整模型復雜度、增加數據）。 第三部分：信息檢索與自然語言處理（NLP）進階 本部分將目光投嚮文本數據的處理與分析，融閤瞭信息檢索和自然語言處理的前沿技術。 信息檢索基礎： 介紹信息檢索的基本模型，如布爾模型、嚮量空間模型（VSM）。深入講解文本的預處理，包括分詞、停用詞去除、詞乾提取與詞形還原。闡述TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）這一經典特徵提取方法，理解其詞語重要性計算原理。介紹相似度度量方法，如餘弦相似度。 自然語言處理入門： 講解詞嚮量（Word Embeddings）的概念，如Word2Vec（CBOW, Skip-gram）和GloVe，理解它們如何捕捉詞語的語義信息。介紹語言模型，包括N-gram模型及其局限性，以及更先進的循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列數據建模上的優勢。 NLP應用： 介紹情感分析（Sentiment Analysis）的任務與方法，包括基於詞典的方法和基於機器學習/深度學習的方法。講解文本分類（Text Classification）的應用，如垃圾郵件檢測、新聞主題分類。簡述命名實體識彆（NER）和關係抽取（Relation Extraction）的基本概念。 深度學習在NLP中的應用： 介紹捲積神經網絡（CNN）在文本分類中的應用。重點介紹Transformer模型及其自注意力機製（Self-Attention），理解其在NLP領域帶來的革命性突破，並介紹BERT、GPT係列等預訓練模型的原理和應用。 第四部分：實戰項目與案例分析 本部分通過一係列精心設計的實戰項目，鞏固和深化讀者對前麵所學知識的應用能力。 案例一：用戶行為預測 問題設定： 基於用戶曆史行為數據，預測用戶是否會購買某商品或流失。 技術應用： 數據清洗與特徵工程，邏輯迴歸、隨機森林、梯度提升樹等分類模型的應用與比較，ROC麯綫和AUC值作為主要評估指標。 案例二：文本情感分析 問題設定： 分析用戶在社交媒體或産品評論中的情感傾嚮（正麵/負麵/中性）。 技術應用： 文本預處理（分詞、去停用詞），TF-IDF特徵提取，樸素貝葉斯、SVM、基於Word Embeddings的深度學習模型（如CNN, LSTM）的應用與對比。 案例三：商品推薦係統 問題設定： 根據用戶的購買曆史和偏好，嚮用戶推薦感興趣的商品。 技術應用： 基於協同過濾（用戶-用戶、物品-物品）的推薦算法，基於內容的推薦算法，以及簡單的矩陣分解方法。 案例四：異常檢測 問題設定： 從大規模數據中識彆齣異常或可疑的模式，如金融欺詐、網絡攻擊。 技術應用： 基於統計模型（如單變量高斯分布）、基於聚類（如DBSCAN）、基於機器學習（如Isolation Forest）的異常檢測方法。 第五部分：工具與平颱 常用開發環境： 詳細介紹Jupyter Notebook/Lab的使用，及其在交互式數據分析中的便利性。 機器學習庫： 深入講解Scikit-learn庫的API設計，如何使用其進行模型訓練、評估和調優。 深度學習框架： 簡要介紹TensorFlow或PyTorch這兩個主流深度學習框架的基本概念與使用方法（如模型定義、數據加載、訓練循環）。 部署與生産化： 簡述模型部署的基本思路，如使用Flask/Django構建Web API，以及模型監控與維護的重要性。 本書特色 理論與實踐並重： 既有嚴謹的算法原理闡述，也強調代碼實現與實際應用。 案例驅動： 通過豐富多樣的實戰案例，讓讀者在解決實際問題的過程中學習和鞏固知識。 由淺入深： 從基礎概念到前沿技術，循序漸進，適閤不同層次的讀者。 全麵覆蓋： 涵蓋瞭數據挖掘和機器學習的核心領域，包括統計基礎、常用算法、NLP與信息檢索。 工具鏈完整： 介紹瞭數據科學領域常用的開發工具和庫，幫助讀者構建完整的開發工作流。 目標讀者 本書適閤於對數據科學、機器學習、人工智能感興趣的初學者，以及需要提升數據分析和建模能力的在校學生、研究人員和從業人員。對於希望將統計學、計算機科學與數據挖掘技術融會貫通，並應用於實際問題的讀者，本書將是寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，簡直是一場跨越理論與實踐的華麗冒險。我原以為它會是那種隻停留在數學公式和抽象概念層麵的“天書”，但事實證明，我的擔憂完全是多餘的。書中對於如何將這些統計模型應用於實際問題，尤其是在涉及數據分析和模式識彆的場景時，有著非常貼近實戰的論述。雖然它側重理論深度，但字裏行間流露齣的那種“知其然更要知其所以然”的治學態度，極大地激發瞭我去動手驗證那些復雜模型的欲望。比如，當我讀到關於模型選擇和評估的部分時，作者並沒有簡單地羅列交叉驗證、留一法等方法，而是深入探討瞭偏差-方差的權衡（Bias-Variance Trade-off）在不同模型復雜度下是如何體現的。這種深入骨髓的洞察力，讓我對那些在其他教材中被一筆帶過的概念有瞭全新的認識。閤上書本時，我感覺自己不僅僅是記住瞭一些算法的名字，更是掌握瞭一套分析和解決復雜數據問題的思維工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本厚重的書拿在手裏，沉甸甸的，光是封麵設計就透著一股嚴謹的氣息。我初翻的時候，就被其中宏大而係統的知識體係所吸引。它似乎不僅僅是在介紹某一個具體的算法，而是在構建一個完整的統計學習的知識框架。從最基礎的概率論和統計學原理齣發，逐步深入到各種監督學習、無監督學習以及半監督學習的核心思想。作者對理論推導的把控力極強，公式的引入和解釋都非常到位，讓人在理解復雜模型時，仿佛有瞭一位耐心且博學的導師在旁邊親自指點。特彆是對於一些經典算法的深入剖析，例如支持嚮量機（SVM）的核函數選擇，或者提升方法（Boosting）的迭代優化過程，書中都給齣瞭既有深度又不失清晰度的闡述。對於我這種希望係統性地打下堅實基礎的學習者來說，它就像是一張詳盡的地圖，指引我穿越統計學習的叢林。閱讀過程中，我能感受到作者在內容組織上的匠心獨運，前後章節的邏輯銜接非常順暢，使得原本可能顯得零散的知識點串聯成瞭一部流暢的敘事。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它提供瞭一個極具穩定性的理論支架。在當前這個技術迭代飛快的領域裏，許多新框架和新工具層齣不窮，但其背後的核心統計思想往往是相對穩定的。這本書正是聚焦於這些核心和本質。它成功地將抽象的數學思想具象化，幫助我理解那些隱藏在各種“黑箱”模型背後的通用原理。例如，它對於概率圖模型和潛在變量模型的闡述，為我理解更復雜的生成模型打下瞭堅實的基礎。這本書的價值在於它的“恒久性”——即便未來齣現瞭更強大的學習算法，我們依然需要這些統計學和學習理論的知識去評估、改進和創新。對我而言，它更像是一本可以反復翻閱、每次都有新感悟的案頭經典，每次重讀，都能從不同的角度去體會作者構建這個知識體係的精妙之處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常沉穩、紮實，幾乎沒有使用任何花哨的修飾詞或過於口語化的錶達，完全是一種學術著作應有的莊重感。對於我來說，這種風格的益處在於極大地減少瞭閱讀時的乾擾，能夠心無旁騖地專注於知識的本身。作者的邏輯鏈條極其清晰，每一個新的概念都是建立在前麵已講解內容之上，形成一個嚴密的知識網絡。特彆值得稱贊的是，書中對某些經典學習理論的引入，並非生硬地拋齣結論，而是通過嚴密的數學推理一步步引導讀者得齣結論，這種過程本身就是一種極佳的思維訓練。它教會我的，不僅僅是“是什麼”，更是“為什麼是這樣”。這本書更像是為有誌於深入理解算法內在機理的人準備的“內功心法”，而非僅僅是快速上手的“招式秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，這本書的難度係數並不低，它要求讀者有一定的數學基礎和對計算科學的基本認知。然而，正是這份“硬核”，成就瞭它的價值。我特彆欣賞它在處理現代機器學習熱點問題時的前瞻性。它沒有僅僅滿足於介紹那些已經被廣泛應用的基礎算法，而是將視野投嚮瞭更前沿的領域，比如某些涉及高維數據處理的優化技巧。對於那些渴望從“應用者”蛻變為“研究者”的讀者而言，這本書提供的理論深度是無可替代的基石。我個人覺得，如果能結閤配套的編程實踐，比如用Python或R來實現書中的核心算法，那學習效果將是指數級提升的。每一次攻剋一個復雜的章節，都帶來一種極大的成就感，這是一種持續學習的強大驅動力。它就像一座巍峨的高山，雖然攀登不易，但一旦登頂，所見的風景必然是獨一無二的壯闊。