# 统计学习方法 (第2版)

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- 作者：李航
- ISBN：9787302517276
- 出版社：清华大学出版社
- 出版日期：2019-05-01
- 语言：中文
- 分类：计算机、人工智能(AI)
- 评分：9.3
- 可用格式：PDF（24.39 MB，464 页）、PDF（74.08 MB，464 页）、EPUB（41.08 MB，464 页）
- 更新时间：2026-08-04 12:23:20

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- 页数：464 页
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## 内容简介

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。

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，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。