統計學習方法（第2版）

《統計學習方法（第2版）》是清華大學出版社出版的一本圖書。

圖書內容

本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，共分兩篇。第一篇系統介紹監督學習的各種重要方法，包括決策樹、感知機、支持向量機、最大熵模型與邏輯斯諦回歸、推進法、多類分類法、EM算法、隱馬爾科夫模型和條件隨機場等；第二篇介紹無監督學習，包括聚類、奇異值、主成分分析、潛在語義分析等。兩篇中，除概論和總結外，每章介紹一或二種方法。

目錄

第1篇監督學習

第 1章統計學習及監督學習概論 . 3

1.1統計學習 . 3

1.2統計學習的分類 . 5

1.2.1基本分類 . 6

1.2.2按模型分類 11

1.2.3按算法分類 13

1.2.4按技巧分類 13

1.3統計學習方法三要素 15

1.3.1模型 15

1.3.2策略 16

1.3.3算法 19

1.4模型評估與模型選擇 19

1.4.1訓練誤差與測試誤差 19

1.4.2過擬合與模型選擇 20

1.5正則化與交叉驗證 23

1.5.1正則化 23

1.5.2交叉驗證 . 24

1.6泛化能力 . 24

1.6.1泛化誤差 . 24

1.6.2泛化誤差上界 25

1.7生成模型與判別模型 27

1.8監督學習套用 28

1.8.1分類問題 . 28

1.8.2標註問題 . 30

1.8.3回歸問題 . 32

本章概要 33

繼續閱讀 33

習題 33

參考文獻 34

第 2章感知機 35

2.1感知機模型 35

2.2感知機學習策略 . 36

2.2.1數據集的線性可分性 36

2.2.2感知機學習策略 . 37

2.3感知機學習算法 . 38

2.3.1感知機學習算法的原始形式 38

2.3.2算法的收斂性 41 ...