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出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302275954
商品编码：25709668532
丛书名： 统计学习方法
开本：16开
出版时间：2012-03-01
具体描述
| 商品基本信息,請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 統計學習方法 |
| 作者： | |
| 市場價： | 38元 |
| ISBN號： | 9787302275954 |
| 齣版社： | 清華大學齣版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：其他 | 語種：中文 |
| 齣版時間：2012-03-01 | 版次：1 | 頁數：235 |
| 印刷時間：2012-03-01 | 印次：1 | 字數：314.00韆字 |
| 內容簡介 | |
| 統計學習是計算機及其應用領域的一門重要的學科。本書**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*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**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 | |
| **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 繼續閱讀 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 本章概要 繼續閱讀 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 繼續閱讀 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 繼續閱讀 習題 參考文獻 第5章 決策樹 第6章 邏輯斯諦迴歸與**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 **0章 隱馬爾可夫模型 **1章 條件隨機場 **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 |
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