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  • 统计学习方法

    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。
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