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轉(zhuǎn)自Python數(shù)據(jù)科學(xué)

李航博士的《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門寶典?，F(xiàn)如今，統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版監(jiān)督學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，增加了無監(jiān)督學(xué)習(xí)內(nèi)容，更加豐富，是非常值得學(xué)習(xí)材料。最近清華大學(xué)深圳研究院的袁春教授為《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法（第2版）》制作了課件方便學(xué)習(xí)觀看。李航博士特此在微博上公開。

李航，男，畢業(yè)于日本京都大學(xué)電氣電子工程系，日本東京大學(xué)獲得計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。北京大學(xué)、南京大學(xué)兼職教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究員，微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員、華為技術(shù)有限公司諾亞方舟實驗室主任?，F(xiàn)任字節(jié)跳動科技有限公司人工智能實驗室總監(jiān)，主要研究方向為自然語言處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

內(nèi)容簡介

統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法即機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是計算機(jī)及其應(yīng)用領(lǐng)域的一門重要學(xué)科。本書分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩篇，全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)的主要方法，包括感知機(jī)、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機(jī)、提升方法、EM 算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機(jī)場，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。
除有關(guān)統(tǒng)計學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概論和總結(jié)的四章外，每章介紹一種方法。敘述力求從具體問題或?qū)嵗胧郑?由淺入深，闡明思路，給出必要的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，便于讀者掌握統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的實質(zhì)，學(xué)會運用。為滿足讀者進(jìn)一步學(xué)習(xí)的需要，書中還介紹了一些相關(guān)研究，給出了少量習(xí)題，列出了主要參考文獻(xiàn)。本書是統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書，適用于高等院校文本數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業(yè)的大學(xué)生、研究生，也可供從事計算機(jī)應(yīng)用相關(guān)專業(yè)的研發(fā)人員參考。
課件

《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》第二版主要分為兩部分，目前在京東和淘寶等平臺上已經(jīng)可以預(yù)訂了。第一部分的監(jiān)督學(xué)習(xí)在內(nèi)容主題上和第一版基本一致，這里就只展示了大章節(jié)標(biāo)題。第二部分的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是全新的內(nèi)容，因此這里展示了更多的細(xì)節(jié)。

第一篇監(jiān)督學(xué)習(xí)

第 1 章統(tǒng)計學(xué)習(xí)及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論

第 2 章感知機(jī)第 3 章近鄰法第 4 章樸素貝葉斯法第 5 章決策樹第 6 章邏輯斯諦回歸與最大熵模型第 7 章支持向量機(jī)第 8 章提升方法第 9 章 EM 算法及其推廣第 10 章隱馬爾可夫模型第 11 章條件隨機(jī)場第 12 章監(jiān)督學(xué)習(xí)方法總結(jié)

第二篇無監(jiān)督學(xué)習(xí)

第 13 章無監(jiān)督學(xué)習(xí)概論第 14 章聚類方法第 15 章奇異值分解第 16 章主成分分析第 17 章潛在語義分析第 18 章概率潛在語義分析第 19 章馬爾可夫鏈蒙特卡羅法第 20 章潛在狄利克雷分配第 21 章 PageRank 算法第 22 章無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法總結(jié)

附錄 A 梯度下降法附錄 B 牛頓法和擬牛頓法附錄 C 拉格朗日對偶性附錄 D 矩陣的基本子空間附錄 E KL 散度的定義和狄利克雷分布的性質(zhì)索引?