基本信息
作者：李航
出版社：清華大學出版社
ISBN：9787302275954
出版日期：2012 年3月
開本：16開
頁碼：235
版次：1-1
內容簡介
統計學習是計算機及其套用領域的一門重要的學科。本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，特別是監督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、em算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第1章概論和最後一章總結外，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，給出必要的數學推導，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，書中還介紹了一些相關研究，給出了少量習題，列出了主要參考文獻。
《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，也可供從事計算機套用相關專業的研發人員參考。
目錄
《統計學習方法》
第1章統計學習方法概論
1.1統計學習
1.2監督學習
1.2.1基本概念
1.2.2問題的形式化
1.3統計學習三要素
1.3.1模型
1.3.2策略
1.3.3算法
1.4模型評估與模型選擇
1.4.1訓練誤差與測試誤差
1.4.2過擬合與模型選擇
1.5i~則化與交叉驗證
1.5.1正則化
1.5.2交叉驗證
1.6泛化能力
1.6.1泛化誤差
1.6.2泛化誤差上界
1.7生成模型與判別模型
.1.8分類問題
1.9標註問題
1.10回歸問題
本章概要
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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
2.2.1數據集的線性可分性
2.2.2感知機學習策略
2.3感知機學習算法
2.3.1感知機學習算法的原始形式
2.3.2算法的收斂性
2.3.3感知機學習算法的對偶形式
本章概要
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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
3.2.1模型
3.2.2距離度量
·3.2.3 k值的選擇
3.2.4分類決策規則
3.3k近鄰法的實現：kd樹
3.3.1構造af樹
3.3.2搜尋af樹
本章概要
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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
4.1.1基本方法
4.1.2後驗機率最大化的含義
4.2樸素貝葉斯法的參數估計
4.2.1極大似然估計
4.2.2學習與分類算法
4.2.3貝葉斯估計
本章概要
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習題
參考文獻
第5章決策樹
5.1決策樹模型與學習
5.1.1決策樹模型
5.1.2決策樹與isthen規則
5.1.3決策樹與條件機率分布
5.1.4決策樹學習
5.2特徵選擇
5.2.1特徵選擇問題
5.2.2信息增益
5.2.3信息增益比
5.3決策樹的生成
5.3.11d3算法
5.3.2 c4.5的生成算法
5.4決策樹的剪枝
5.5cart算法
5.5.1cart生成
5.5.2cart剪枝
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習題
參考文獻
第6章邏輯斯諦回歸與最大熵模型
6.1邏輯斯諦回歸模型
6.1.1邏輯斯諦分布
6.1.2項邏輯斯諦回歸模型
6.1.3模型參數估計
6.1.4多項邏輯斯諦回歸
6.2最大熵模型
6.2.1最大熵原理
6.2.2最大熵模型的定義
6.2.3最大熵模型的學習
6.2.4極大似然估計
6.3模型學習的最最佳化算法
6.3.1改進的疊代尺度法
6.3.2擬牛頓法
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習題
參考文獻
第7章支持向量機
7.1線性可分支持向量機與硬間隔最大化
7.1.1線性可分支持向量機
7.1.2函式間隔和幾何間隔
7.1.3間隔最大化
7.1.4學習的對偶算法
7.2線性支持向量機與軟間隔最大化
7.2.1線性支持向量機
7.2.2學習的對偶算法
7.2.3支持向量
7.2.4合頁損失函式
7.3非線性支持向量機與核函式
7.3.1核技巧
7.3.2定核
7.3.3常用核函式
7.3.4非線性支持向量分類機
7.4序列最小最最佳化算法
7.4.1兩個變數二次規劃的求解方法
7.4.2變數的選擇方法
7.4.3smo算法
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習題
參考文獻
第8章提升方法
8.1提升方法AdaBoost算法
8.1.1提升方法的基本思路
8.1.2adaboost算法
8.1.3 adaboost的例子
8.2adaboost算法的訓練誤差分析
8.3 adaboost算法的解釋
8.3.1前向分步算法
8.3.2前向分步算法與ad9boost
8.4提升樹
8.4.1提升樹模型
8.4.2提升樹算法
8.4.3梯度提升
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習題
參考文獻
第9章em算法及其推廣
9.1em算法的引入
9.1.1em算法
9.1.2em算法的導出
9.1.3em算法在非監督學習中的套用
9.2em算法的收斂性
9.3em算法在高斯混合模型學習中的套用
9.3.1高斯混合模型
9.3.2高斯混合模型參數估計的em算法
9.4em算法的推廣
9.4.1f函式的極大極大算法
9.4.2gem算法
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習題
參考文獻
第10章隱馬爾可夫模型
10.1隱馬爾可夫模型的基本概念
10.1.1隱馬爾可夫模型的定義
10.1.2觀測序列的生成過程
10.1.3隱馬爾可夫模型的3個基本問題
10.2機率計算算法
10.2.1直接計算法
10.2.2前向算法
10.2.3後向算法
10.2.4一些機率與期望值的計算
10.3學習算法
10.3.1監督學習方法
10.3.2baum-welch算法
10.3.3baum-welch模型參數估計公式
10.4預測算法
10.4.1近似算法
10.4.2維特比算法
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習題
參考文獻
第11章條件隨機場
11.1機率無向圖模型
11.1.1模型定義
11.1.2機率無向圖模型的因子分解
11.2條件隨機場的定義與形式
11.2.1條件隨機場的定義
11.2.2條件隨機場的參數化形式
11.2.3條件隨機場的簡化形式
11.2.4條件隨機場的矩陣形式
11.3條件隨機場的機率計算問題
11.3.1前向後向算法
11.3.2機率計算
11.3.3期望值的計算
11.4條件隨機場的學習算法
11.4.1改進的疊代尺度法
11.4.2擬牛頓法
11.5條件隨機場的預測算法
本章概要
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習題
參考文獻
第12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
