李航老师《统计学习方法》(第2版）

李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典。现如今，统计学习方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版监督学习的基础上，增加了无监督学习内容，更加丰富，是非常值得学习材料。最近清华大学深圳研究院的袁春教授为《统计学习方法（第2版）》制作了课件方便学习观看。李航博士特此在微博上公开。

李航，男，毕业于日本京都大学电气电子工程系，日本东京大学获得计算机科学博士学位。北京大学、南京大学兼职教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究员，微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员、华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。现任字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监，主要研究方向为自然语言处理、信息检索、机器学习等。

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，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。

除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求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。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，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员参考。

课件

目录

《统计学习方法》第二版主要分为两部分，目前在京东和淘宝等平台上已经可以预订了。第一部分的监督学习在内容主题上和第一版基本一致，这里就只展示了大章节标题。第二部分的无监督学习是全新的内容，因此这里展示了更多的细节。

第一篇监督学习

第 1 章统计学习及监督学习概论

第 2 章感知机

第 3 章近邻法

第 4 章朴素贝叶斯法

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 章监督学习方法总结

第二篇无监督学习

第 13 章无监督学习概论

第 14 章聚类方法

第 15 章奇异值分解

第 16 章主成分分析

第 17 章潜在语义分析

第 18 章概率潜在语义分析

第 19 章马尔可夫链蒙特卡罗法

第 20 章潜在狄利克雷分配

第 21 章 PageRank 算法

第 22 章无监督学习方法总结

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

附录 D 矩阵的基本子空间

附录 E KL 散度的定义和狄利克雷分布的性质

索引