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    资料简介:
    统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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*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》是统计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。

    资料目录:
    第1章 统计学习方法概论
     1.1 统计学习
     1.2 监督学习
     1.3 统计学习三要素
     1.4 模型评估与模型选择
     1.5 i~则化与交叉验证
     1.6 泛化能力
     1.7 生成模型与判别模型
     1.8 分类问题
     1.9 标注问题
     1.10 回归问题
     本章概要
     继续阅读
     习题

     
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