出版日期:2012年03月
ISBN:9787302275954
[十位:7302275955]
页数:235
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《统计学习方法》内容提要:
《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。除第1章概论和*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》作者介绍:
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**研究所,现任微软亚洲研究院**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。