统计学习方法

by 李航

《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章概论和最后一章总结外，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。

354 pages, Kindle Edition

First published March 1, 2012

Reviews

[Robin Dong · Rating 5 out of 5]

Very concise. Difficult to understand for newbie.
But still a comprehensive and clearly-explained book about statistics machine learning.

[ShangY · Rating 5 out of 5]

Very good tutorial for supervised machine learning. Concise and clear. Good for beginners.

[readmso · Rating 4 out of 5]

Excellent book for machine learning beginner