统计学习方法 第2版pdf百度网盘下载地址?
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、逻辑斯谛回归与最大熵模型、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。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求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。 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，也可供从事计算机应用相关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。
目录:
第13章 无监督学习概论
第14章 聚类方法
第15章 奇异值分解
第16章 主成分分析
第17章 潜在语义分析
第18章 概率潜在语义分析
第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法
第20章 潜在狄利克雷分配
第21章 PageRank算法
第22章 无监督学习方法总结
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