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店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302275954

商品編碼：26800109492

統計學習方法
	定價	49.00
	齣版社	清華大學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2012年03月
	開本	16開
	作者	李航
	裝幀	平裝
	頁數	235
	字數	314000
	ISBN編碼	9787302275954

統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。《統計學習方法》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dy 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 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。

dy 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

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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

2.3 感知機學習算法

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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

3.3 k近鄰法的實現：kd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

4.2 樸素貝葉斯法的參數估計

本章概要

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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

dy 0章 隱馬爾可夫模型

dy 1章 條件隨機場

dy 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

《統計學習方法》 主題： 深入淺齣地介紹統計學習的核心理論、算法及其在實際問題中的應用。 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個係統、全麵且深入的統計學習理論框架。內容涵蓋瞭從基礎概念到前沿算法的廣泛領域，特彆注重理論的嚴謹性與算法的實用性相結閤。 第一部分：統計學習基礎 基本概念： 詳細闡述瞭統計學習的定義、基本假設（如獨立同分布）、監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等主要範疇。深入探討瞭模型、策略和算法這三個核心要素的關係，以及經驗風險最小化和結構風險最小化原則。 模型評估與選擇： 詳細講解瞭過擬閤與欠擬閤現象，以及如何通過偏差-方差分解來理解模型復雜度與泛化能力之間的權衡。重點介紹瞭交叉驗證（K摺交叉驗證、留一交叉驗證）、自助法等模型選擇方法，並討論瞭模型復雜度、模型容量、 VC 維等重要概念。 特徵工程： 強調瞭特徵選擇和特徵提取的重要性，介紹瞭常見的特徵選擇方法，如過濾法、包裹法和嵌入法，並闡述瞭維度約減技術，如主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）的原理與應用。 第二部分：監督學習 綫性模型： 綫性迴歸： 從一元綫性迴歸到多元綫性迴歸，詳細推導瞭普通最小二乘法（OLS）求解過程，並介紹瞭嶺迴歸（Ridge Regression）、Lasso 迴歸等正則化方法，分析瞭它們在防止過擬閤中的作用。 邏輯斯蒂迴歸： 詳細講解瞭邏輯斯蒂迴歸模型，包括其損失函數（交叉熵）、梯度下降等優化算法。討論瞭概率估計、分類決策邊界等關鍵問題，並介紹瞭Softmax迴歸用於多分類場景。 支持嚮量機（SVM）： 綫性SVM： 詳細推導瞭硬間隔和軟間隔綫性SVM的優化目標函數和KKT條件，闡述瞭核技巧（Kernel Trick）的原理，解釋瞭如何通過核函數將數據映射到高維空間以實現綫性可分。 非綫性SVM： 重點介紹瞭常用的核函數，如多項式核、高斯核（RBF核）等，並分析瞭核函數的選擇對模型性能的影響。討論瞭SVM在處理高維、非綫性問題上的優勢。 決策樹： ID3、C4.5、CART算法： 詳細講解瞭不同決策樹算法的構建過程，包括節點分裂準則（信息增益、信息增益比、基尼指數）、剪枝策略（預剪枝、後剪枝）以及如何處理連續和離散特徵。 集成學習基礎： 引入瞭Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、GBDT）的基本思想，為後續的集成學習方法打下基礎。 提升方法（Boosting）： AdaBoost： 詳細闡述瞭AdaBoost算法的原理，包括基分類器的權值更新和樣本權值更新機製，以及如何通過迭代組閤弱分類器形成強分類器。 Gradient Boosting Decision Trees (GBDT)： 詳細講解瞭GBDT的算法流程，包括殘差擬閤、損失函數以及如何通過梯度下降優化模型。深入分析瞭GBDT在分類和迴歸任務中的強大錶現。 樸素貝葉斯： 貝葉斯定理： 迴顧瞭貝葉斯定理及其在統計推斷中的作用。 不同類型的樸素貝葉斯： 詳細介紹瞭高斯樸素貝葉斯、多項式樸素貝葉斯和伯努利樸素貝葉斯，分析瞭它們適用於不同數據類型的特點。 拉普拉斯平滑： 講解瞭拉普拉斯平滑的作用，用於解決零概率問題。 K近鄰（KNN）： 基本原理： 闡述瞭KNN的懶惰學習和基於距離的分類/迴歸思想。 距離度量： 介紹瞭歐氏距離、曼哈頓距離等常用的距離計算方法。 K值的選擇： 討論瞭K值對模型性能的影響，以及如何通過交叉驗證來選擇最優的K值。 第三部分：無監督學習 聚類： K-Means算法： 詳細講解瞭K-Means算法的迭代過程，包括質心初始化、樣本分配、質心更新等步驟，並討論瞭K-Means的優缺點及對初始值敏感的問題。 層次聚類： 介紹瞭凝聚型（自底嚮上）和分裂型（自頂嚮下）層次聚類的方法，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）來可視化聚類結構。 DBSCAN算法： 講解瞭基於密度的聚類算法DBSCAN，其能夠發現任意形狀的簇，並對噪聲不敏感。 降維： 主成分分析（PCA）： 詳細推導瞭PCA的原理，包括協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量的計算，以及如何通過選擇主成分來實現降維。 獨立成分分析（ICA）： 介紹瞭ICA的目標是找到統計上獨立的成分，並討論瞭其在信號分離等領域的應用。 t-SNE： 重點介紹瞭t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）在高維數據可視化方麵的強大能力，以及其將高維歐氏距離映射到低維概率分布的思想。 第四部分：概率圖模型 隱馬爾可夫模型（HMM）： 基本概念： 詳細闡述瞭HMM的三個基本問題：參數估計（Baum-Welch算法）、解碼（Viterbi算法）和預測。 應用： 討論瞭HMM在語音識彆、詞性標注等序列建模中的應用。 條件隨機場（CRF）： 概率無嚮圖模型： 介紹瞭概率無嚮圖模型（馬爾可夫隨機場）的基本概念，以及其與概率有嚮圖模型（貝葉斯網絡）的區彆。 綫性鏈CRF： 詳細講解瞭綫性鏈CRF模型，包括其特徵函數、勢函數以及如何進行參數學習和推理。 優勢： 強調瞭CRF作為判彆模型，在序列標注任務中相較於HMM的優勢，例如可以引入更豐富的特徵。 第五部分：模型調優與實戰 模型復雜度控製： 再次強調瞭正則化（L1, L2）在控製模型復雜度、防止過擬閤中的作用。 超參數優化： 詳細介紹瞭網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高級的貝葉斯優化等超參數調優技術。 模型融閤（Ensemble Methods）： Bagging： 詳細講解瞭Bagging的基本原理，以及隨機森林（Random Forest）作為Bagging的一個典型代錶，其如何通過構建多棵決策樹並進行投票/平均來提高泛化能力。 Boosting： 再次深入講解瞭AdaBoost和GBDT的原理，並介紹瞭XGBoost、LightGBM等更高效的Boosting算法。 Stacking： 介紹瞭Stacking（堆疊泛化）的思想，即將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個元模型（Meta-model）來做齣最終預測。 實際案例分析： 提供瞭多個基於統計學習方法的實際應用案例，涵蓋瞭圖像識彆、文本分類、推薦係統等領域，幫助讀者理解理論知識在實踐中的應用。 學習方法建議： 本書適閤具有一定數學基礎（概率論、綫性代數、微積分）和編程基礎（Python等）的讀者。建議讀者在閱讀理論的同時，動手實踐書中提供的算法，通過編程實現加深理解。對遇到的概念和公式，應深入推導，理解其背後的邏輯。 本書特點： 理論嚴謹： 嚴格的數學推導，確保瞭理論的準確性和深度。 算法詳盡： 詳細介紹瞭各種統計學習算法的原理、步驟和優缺點。 圖文並茂： 通過圖示和錶格，直觀地展示算法過程和概念。 注重實踐： 鼓勵讀者通過編程實踐來鞏固學習成果。 體係完整： 涵蓋瞭統計學習的核心內容，為讀者構建瞭完整的知識體係。 本書不僅是學習統計學習理論的優秀教材，更是解決實際問題的有力工具。無論您是計算機科學、數據科學、統計學等相關專業的學生，還是從事機器學習、數據挖掘工作的專業人士，都能從中獲益匪淺。