统计学习方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李航著 著

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 模式识别
• 李航
• 理论基础
• 算法
• 模型
• Python
• 数据挖掘
• 人工智能

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302275954

商品编码：28814231877

出版时间：2012-03-01

作  者:李航 著 定  价:49 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年03月01日 页  数:235 装  帧:平装 ISBN:9787302275954 ●第1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
●部分目录

内容简介

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，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。除靠前章概论和很后一章总结外，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。 李航 著 李航，日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，现任微软亚洲研究院不错研究员及主任研究员。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。

《时间的回廊：历史的演进与社会的变迁》 内容概要： 《时间的回廊：历史的演进与社会的变迁》是一部宏大的历史叙事，它并非着眼于某一个特定的国家、朝代或事件，而是试图勾勒出人类文明发展至今的整体脉络，以及在此过程中社会结构、思想观念、技术革新和人类互动方式所经历的深刻变革。本书以一种长时段的视角，将人类历史置于一个动态的、相互关联的框架中进行审视，力图揭示那些驱动历史前进的内在动力和塑造社会面貌的关键力量。 全书共分为四个主要部分，每一部分都聚焦于历史演进的不同维度，并相互呼应，共同构建起一幅波澜壮阔的历史画卷。 第一部分：文明的黎明与早期社会形态 本部分将读者带回到人类文明的起点。从智人走出非洲，到农业革命的发生，再到早期城邦和帝国的兴起，本书详细探讨了人类从狩猎采集者向定居农业社会的转变。我们将深入了解早期人类如何应对自然环境的挑战，如何发展出语言、工具和最初的社会组织。农业革命带来的生产力提升，不仅改变了人类的饮食结构，更催生了人口增长、私有财产的出现以及阶级分化的早期迹象。 本书将重点分析美索不达米亚、古埃及、印度河流域和中华文明等早期文明的诞生及其独特的演进路径。我们会探讨早期政治体制的萌芽，例如神权统治、君主制等，以及宗教和信仰如何在塑造早期社会秩序中扮演的关键角色。文字的出现和技术的初步发展，如金属冶炼、灌溉系统等，是如何为文明的进一步发展奠定基础的。此外，本部分还将审视早期人类的贸易往来和文化交流，揭示不同文明之间并非孤立存在，而是相互影响、相互促进的。 第二部分：帝国的兴衰与世界的连接 随着早期文明的巩固和发展，人类进入了一个帝国林立的时代。第二部分将聚焦于各大古典帝国，如罗马帝国、波斯帝国、汉帝国、孔雀王朝等，分析它们如何通过军事征服、行政管理和经济整合来扩张其疆域和影响力。本书将深入剖析这些帝国的政治制度、法律体系、军事组织以及经济模式，探讨它们成功的秘诀和导致衰落的原因。 更重要的是，本部分将着重阐述古代世界互联互通的进程。丝绸之路、海上贸易航线等，是如何将遥远的文明连接起来，促进商品、技术、思想和文化的传播。本书将分析宗教（如佛教、基督教、伊斯兰教）如何在这些交流网络中扮演重要角色，以及它们如何传播并深刻影响不同地区的人们。同时，我们将考察瘟疫、战争等灾难性事件如何在一定程度上影响着世界的格局和人口流动。 第三部分：全球化浪潮的涌动与近代社会的转型 本书的第三部分将目光投向15世纪之后，一个全球化进程加速的时代。地理大发现彻底改变了世界地图，欧洲的殖民扩张将世界各地以前所未有的紧密程度联系在一起。本部分将详细考察地理大发现带来的“哥伦布交换”，即动植物、疾病、人口和文化在旧大陆与新大陆之间的交换，以及其对全球生态、经济和社会产生的深远影响。 本书将深入分析民族国家的兴起，君主专制的强化，以及近代科学革命和启蒙运动如何颠覆了传统的知识体系和政治观念。工业革命的爆发，更是人类历史上的一次划时代变革，它不仅极大地提高了生产力，还改变了社会结构，催生了城市化、工人阶级的形成以及新的社会思潮（如社会主义、共产主义）的出现。我们将考察殖民主义的扩张和反殖民主义的兴起，以及它们如何塑造了20世纪的世界政治格局。 第四部分：现代世界的挑战与未来展望 最后一部分将聚焦于20世纪至今的现代历史。两次世界大战的惨痛教训，冷战的对峙格局，以及战后全球经济的复苏与发展，都将被置于本书的审视之下。本书将探讨科技的飞速发展（如信息技术、生物技术、人工智能）如何以前所未有的速度重塑我们的生活、工作和思维方式。 此外，本部分还将重点分析当前全球面临的重大挑战，包括气候变化、资源枯竭、贫富差距、地缘政治冲突、跨国犯罪、公共卫生危机等。本书将审视全球治理体系的演变，国际组织的作用，以及不同国家和文明在应对这些共同挑战时所采取的策略和遇到的困境。 最后，本书并非止步于对历史事实的梳理，而是尝试从中提炼出一些普遍性的规律和启示。它将探讨人类社会发展的驱动力，例如技术创新、意识形态的演变、社会结构的变迁、环境因素的影响等等。通过对历史的回顾，本书旨在帮助读者更好地理解当下，并对未来社会的发展方向进行更为审慎的思考。它将引导读者认识到，历史并非线性前进，而是充满了曲折、反复和意想不到的转折。理解历史的宏大叙事，有助于我们认识人类文明的脆弱性与韧性，以及我们作为个体在集体命运中所扮演的角色。 《时间的回廊：历史的演进与社会的变迁》是一次对人类文明历程的深度探索，它期望通过详实的研究和宏观的视角，为读者提供一个理解过去、洞察现在、启迪未来的全新框架。本书将是一场关于时间、空间、人类和社会的思想盛宴，带领读者在历史的长河中进行一场深刻的、令人着迷的旅程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学和机器学习领域充满好奇心的初学者，我一直渴望找到一本能真正点亮我前行道路的书籍。最近，我偶然接触到了一本让我眼前一亮的作品，虽然它并非直接探讨《统计学习方法》，但我认为它在某种程度上弥补了我在某些关键概念上的理解空白，为我后续深入学习提供了坚实的基础。这本书以一种非常直观且充满故事性的方式，将复杂的统计学思想抽丝剥茧地呈现在读者面前。作者巧妙地运用了大量的图表和实际案例，让我不再觉得那些冰冷的公式和理论是高不可攀的。例如，在介绍概率论中的条件概率时，作者通过一个生动有趣的“医生诊断”场景，让我瞬间理解了贝叶斯定理在实际应用中的威力，以及如何根据先验知识和证据来更新我们对事件发生概率的认知。这种“润物细无声”的教学方式，让我能够循序渐进地吸收知识，并且在过程中感受到学习的乐趣，而不是被大量的术语和数学推导所淹没。这本书的另一大亮点在于，它并没有仅仅停留在理论层面，而是鼓励读者动手实践。书中提供了许多可以下载的代码示例，让我能够亲手运行并修改，从而更深入地体会到理论与实践相结合的力量。我尤其喜欢其中关于数据可视化的一部分，作者详细阐述了如何选择合适的可视化图表来有效地传达数据信息，以及如何避免常见的可视化陷阱，这对于我理解和分析数据至关重要。总的来说，这本书就像一位耐心且经验丰富的向导，带领我穿越了统计学和数据分析的广阔天地，为我打开了一扇通往更广阔学习领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷于一本探讨数据可视化原理的艺术理论书籍，它以一种非常独特且富有创造力的方式，颠覆了我对数据呈现的传统认知。这本书的写作风格非常感性且充满艺术气息，作者并非从技术角度讲解图表制作，而是从人类视觉感知和认知心理学的角度，深入剖析了色彩、形状、空间和动态等视觉元素如何影响我们对信息的理解和情感的共鸣。我尤其着迷于书中关于“视觉叙事”的论述，作者通过分析大量优秀的视觉作品，展示了如何通过精心设计的图表，将复杂的数据转化为引人入胜的故事，从而激发读者的好奇心和求知欲。他讲解了如何运用黄金比例、三分法等构图原则来提升视觉的吸引力，以及如何通过色彩的搭配来传递不同的情感信息。这本书并没有提供具体的软件操作教程，而是侧重于提升读者的“视觉素养”，让我明白，一个好的数据可视化作品，不仅仅是信息的准确传达，更是对美学的追求和对人性的关怀。作者还强调了“留白”和“简洁”的重要性，认为过度的装饰和信息堆砌只会干扰读者的视线，反而不利于信息的有效传递。读完这本书，我感觉自己对如何用视觉语言来表达数据有了全新的认识，也激发了我用更具艺术性和感染力的方式去呈现数据的愿望。

评分☆☆☆☆☆

最近我拜读了一本关于数据建模的著作，它在很大程度上拓宽了我对数据驱动决策的理解，并且让我对如何构建能够准确预测未来趋势的模型有了更深刻的认识。这本书的叙事风格非常独特，它不是简单地罗列公式和算法，而是通过大量的案例研究，展示了不同行业中企业是如何利用数据模型来解决实际问题的。我印象最深的是关于时间序列分析的部分，作者以一个零售商的销售数据为例，详细讲解了如何识别数据中的趋势、季节性和周期性，以及如何利用ARIMA模型来预测未来的销售额。他并没有止步于模型的应用，而是深入剖析了模型选择、参数调优以及模型评估的每一个细节，让我明白了一个好的模型不仅需要理论基础，更需要精心的调校和持续的验证。这本书的语言风格非常学术化，但又充满洞察力，它引导我思考模型背后隐藏的经济学原理和社会学影响。比如，在讨论回归分析时，作者不仅仅讲解了最小二乘法，还着重强调了特征工程的重要性，以及如何通过理解业务逻辑来构建更具解释性的特征变量。他鼓励读者要“拥抱不确定性”，并警惕过度拟合的风险，这对于我这个刚刚踏入数据分析领域的新手来说，无疑是宝贵的经验之谈。读完这本书，我感觉自己对如何从海量数据中挖掘价值，以及如何构建可靠的预测模型，有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一个热爱思考数据背后故事的人，我最近有幸阅读了一本关于数据挖掘与模式识别的著作。这本书以一种非常哲学性的视角，探讨了如何在看似杂乱无章的数据中发现隐藏的规律和意义。它的语言风格非常优雅且富有启发性，作者善于用类比和比喻来解释复杂的概念，让我仿佛在进行一场思想的探险。我尤其喜欢书中关于聚类分析的章节，作者并没有局限于介绍K-means或层次聚类等常见算法，而是深入探讨了“相似性”和“距离”的定义在不同情境下的含义，以及如何根据数据的特性来选择合适的度量方式。他通过分析一个关于用户行为数据的数据集，生动地展示了如何通过对用户进行细分，来制定更具针对性的营销策略。这本书的另一个亮点在于，它强调了“人类智慧”在数据挖掘过程中的不可替代性。作者认为，算法只是工具，真正的洞察力来自于我们对业务场景的理解和对数据背后含义的解读。他鼓励读者保持批判性思维，不要盲目相信算法的结果，而是要不断质疑和验证。这种人文关怀的写作方式，让我觉得数据挖掘不仅仅是技术活，更是一门艺术。读完这本书，我感觉自己对数据的理解更加深刻，也更加清晰了如何在数据中寻找有价值的线索。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本关于算法设计的书籍，它以一种引人入胜的方式，将抽象的计算机科学概念与实际的工程应用巧妙地结合起来。这本书的写作风格非常偏向工程实践，它不像许多理论书籍那样专注于证明定理，而是更侧重于展示如何设计、分析和优化实际的算法。我特别喜欢书中关于图算法的部分，作者通过解决一系列经典的图问题，比如最短路径、最小生成树以及网络流问题，让我直观地理解了不同算法的优劣势以及它们的应用场景。他并没有简单地给出代码，而是详细解释了算法背后的逻辑，以及为什么某种特定的数据结构能够提升算法的效率。例如，在讲解Dijkstra算法时，作者不仅说明了如何使用优先队列来优化搜索过程，还对比了它与Floyd-Warshall算法在不同规模和稀疏度图上的性能表现。这种严谨的分析让我对算法的性能有了更深刻的认识。此外，这本书还花了大量的篇幅来讨论算法的复杂性分析，用大O符号来衡量算法的效率，并鼓励读者在设计算法时，始终考虑其在时间和空间上的开销。这让我意识到，一个“正确”的算法并不一定是一个“好”的算法，只有兼顾效率和效果的算法才能真正解决实际问题。总而言之，这本书为我提供了一个关于如何思考和构建高效算法的全新视角，让我能够更好地理解和应用计算机科学的核心思想。