统计学习方法(第2版)
更新日期:2024-11-08
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- 作者: 李航
- 出版社:清华大学出版社
- 出版年:2019.5
- 页数:464
- ISBN:9787302517276
- 作品简介:
统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与大熵模型、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,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。
本书是统计机器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,也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
- 作者简介:
李航,男,毕业于日本京都大学电气电子工程系,日本东京大学获得计算机科学博士学位。北京大学、南京大学兼职教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究员,微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员、华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。现任今日头条人工智能实验室主任。
- 分类:计算机类
- 标签:统计  学习  方法 
- 链接:https://shuyuan.org/ebooks/3383.html
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