出版案例统计学习方法

　　内容简介：

　　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。

　　《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。

　　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

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　　习题

　　参考文献

　　第2章 感知机

　　2.1 感知机模型

　　2.2 感知机学习策略

　　2.3 感知机学习算法

　　本章概要

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　　习题

　　参考文献

　　第3章众近邻法

　　3.1 k近邻算法

　　3.2 k近邻模型

　　3.3 k近邻法的实现：kd树

　　本章概要

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　　习题

　　参考文献

　　第4章 朴素贝叶斯法

　　4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类

　　4.2 朴素贝叶斯法的参数估计

　　本章概要

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　　习题

　　参考文献

　　第5章 决策树

　　第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

　　第7章 支持向量机

　　第8章 提升方法

　　第9章 em算法及其推广

　　第10章 隐马尔可夫模型

　　第11章 条件随机场

　　第12章 统计学习方法总结

　　附录a 梯度下降法

　　附录b 牛顿法和拟牛顿法

　　附录c 拉格朗日对偶性

　　索引