统计学习方法

作者: 李航
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2012-3
页数: 235
定价: 38.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787302275954
8.9
2367人评价
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评价:

内容简介  · · · · · ·

统计学习方法的创作者  · · · · · ·

作者简介  · · · · · ·

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，微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员，现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。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。

目录  · · · · · ·

第1章 统计学习方法概论
1.1 统计学习
1.2 监督学习
1.3 统计学习三要素
1.4 模型评估与模型选择
1.5 i~则化与交叉验证
· · · · · · (更多)

原文摘录   · · · · · ·  ( 全部 )

  • 定理 2.1 (Novikoff) 设训练数据集 T={(𝑥₁,𝑦₁), (𝑥₂,𝑦₂), ..., (𝑥_N, 𝑦_N)} 是线性可分的, 其中 𝑥ᵢ∈𝒳=ℝⁿ, 𝑦ᵢ∈𝒴={-1,+1}, i=1,2,...,N, 则 (1) 存在满足条件 ||{\hat w}_{opt}||=1 的超平面 {\hat w}_{opt} \dot \hat x = w_opt \dot x + b_{opt} = 0 将数据集完全分开; 且存在 γ>0, 对所有 i=1,2,...,N ... (查看原文)
    5+0 1 回复 6赞 2020-10-13 11:40:21
    —— 引自章节：第一篇 监督学习
  • 算法 2.2 (感知机学习算法的对偶形式) ... (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文)
    5+0 4赞 2020-10-13 13:49:05
    —— 引自章节：第一篇 监督学习

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短评  · · · · · ·  ( 全部 799 条 )

热门 / 最新 /

  • 26 剑南 2013-07-19 10:47:41

    对见过这些算法又不太了解理论的童鞋比较好，对初学者来说解释的不够，对高手来说就是复习总结了一遍。

  • 1 蓬山远 2017-05-16 16:01:09

    提纲挈领，的确不错

  • 2 Azeril 2014-08-18 15:40:20

    略过。

  • 8 大麦 2012-04-21 00:46:45

    花了三个晚上时间，一口气读完了这本书。感叹这本书这么短的篇幅，却能把不少经典模型讲得十分清楚，细致的公式推导，伪代码并附带了例子，真是不错。从某个角度看，这本书像是一本精彩的读书笔记。

  • 178 popil1987 2015-03-23 10:17:01

    绝对不适合初学者。在理解了书所涉及的算法后，可以读本书。“事儿就这么个事儿，不解释”的范，典型的中式思维，精于总结而不精于解释。有点在于比其它谭浩强类计算机书认真点，每一章都会有论文的出处，可以自己去查。总之，适合回首往事，不适合一见钟情。

  • 0 狐狸薯片 2024-05-05 22:36:02 浙江

    很好的工具书。想要做有监督学习，大学的时候学过各种方法但是几乎忘了这些方法的原理和假设，因此不确定这些方法是否适用于手头的数据，今天大读特读把有监督学习篇都看完了！！！以前的记忆也慢慢回来，手头数据自变量x很多时候高度相关，因此用不了朴素贝叶斯和标注问题的两个方法。目前看下来觉得比较适用的是决策树，信息增益对我搭建模型来说是更为重要的。后续打算再看看前人的论文然后再着手实践。

  • 0 浅绿鲀 2024-03-05 01:43:49 湖北

    简洁

  • 0 麦田Xu 2024-03-02 23:42:55 湖北

    说真的很多地方看不懂啊 惭愧

  • 0 A_Field 2024-01-27 13:52:38 山西

    相当不错的算法入门书籍

  • 0 长颈鹿 2023-11-20 23:02:26 重庆

    和《机器学习》一起看，互为补充

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统计学习方法的书评 · · · · · · ( 全部 27 条 )

热门 最新 好友 只看本版本的评论
Till Lindemann 2019-04-02 02:08:23

满分神作。

初学者不适合看，但是从事相关行业的人必定要看，本书精简不啰嗦，面面俱到，从原理上给你整得明明白白的，辅以适当的例子，没有多余的图表，因为人工智能不是什么画图跑demo的专业，你需要有扎实的数学基础。 建议路线，ng课程入门，知道有哪些算法，大致怎么做，然后去kaggle...  (展开)
120 1 21回应
妙手一运 2012-04-24 21:51:22

很完善，不错

这本书一共235页，写了10个算法，可见每个算法都介绍的篇幅不长，貌似每个算法该讲的都讲了。 详细看了一章最大熵，发现其实都是对已有文献的翻译，其中的部分符号修改了，更加通俗易读。不过翻译的非常好，是目前国内翻译的最好的吧。 最大熵的举例来自论文...  (展开)
56 3 4回应
chentingpc 2012-08-10 20:37:23

干货为主，初学者不能作为唯一书籍

这本书干货为主，什么意思呢，就是多余的例子啊解释啊不多，很精简的就从问题定义开始，到算法，到分析。所以别看书这么薄，其实内容不少。当然，似乎作者还有意象再写一本，这本书现在还不全，有一些模型在本书总没有提到。 对于初学者而言，其实机器学习并不容易，如果只读这...  (展开)
28 7 9回应
longsail 2014-01-16 15:42:16

中国作者关于机器学习最好的书之一

暑假准备面试的时候，开始看这本书，刚开始看的时候，被书中的内容深深吸引住了，介绍了很多经典的机器学习算法，对于想迅速入门而且不喜欢读英文书的人来说，这绝对是一本经典之作。只是里面的数学推导太简略了，必要的数学知识讲解的也不是太清晰。在我看过andrew ng的讲义之...  (展开)
15 1 4回应
AlexHe 2012-08-02 09:10:34

理论讲得不是很简单易懂

坦诚的讲，如果不是冲着作者的学术地位我不会去买这本书的。当然买回来=了也不后悔，书总体来说还是很好的，特别是针对目前国内几乎没有一本原创机器学习方法教材。但是，在我看来，由于作者平时写文献做报告也大多是英语，另外由于其长期在外企研究单位工作，所以我想作者也还...  (展开)
6 4回应
晨星 2019-03-09 02:03:00

反复引用的一本书

本书总共12章，除最后一章总结之外，其余11章每章末尾都附有参考文献。不算论文，引用到的书籍将近20本。其中有一本被引用了7次之多，或者说只有4章没有提及。 书名是：《The Elements of Statistical Learning》，豆瓣评价9.5分，想必不错。 另外还有一本被提到3次的：《Patte...  (展开)
3 0回应
JueFan_C 2014-08-05 17:58:14

注重理论，也有实际例子

最初拿到手就觉得整本书都是公式，扫了一遍，发现看起来很吃力！ 现在重新再看多一遍，并将里面的算法自己实现了一遍，已经看完第五章了，照着书里的算法逻辑与步骤自己动手后觉得还是可以搞懂一些的 附：本人的学习笔记博客 http://www.cnblogs.com/juefan/p/3843560.html  (展开)
3 0回应
changyuanchn 2012-07-08 18:01:02

读完《统计学习方法》的评价

花了2个星期看完了这本书，觉得作者前半部分写的还是挺用心的。当然前面的内容也比较简单。但是最后面两章写的有些莫名其妙，很多东西都根本没有交代清楚，上来就列个公式，都不告诉你是怎么来的。也可能是我水平有限，不过确实感觉作者在后两章节上写的有点应付得感觉  (展开)
2 2回应
abc 2022-02-12 11:18:07 清华大学出版社2019版

读完李航老师的《统计学习方法》第二版以后对机器学习理论的认识相当于什么水平？

如果读透读懂了李航老师的《统计学习方法》第二版以后，对机器学习理论的认识相当于什么水平？ 1、之所以强调理论认识，是因为你不看相关的代码书籍，你还是不会调包，你还是没法将“掌握的理论”+“想法”(既用理论解决具体问题的方法、路径) 通过代码来实现。但我认为这部分...  (展开)
2 0回应

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互动出版网独家提供前三章样章试读！ 来自china-pub数学 3 回应 2015-11-03 15:14:21
我觉得应该搞一个PDF给大家当小册子看，或者开一个... 来自迪云 8 回应 2013-05-09 15:50:39

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