圖書標籤: 機器學習 統計學習 統計學 數據挖掘 數學 計算機 統計 MachineLearning
发表于2024-06-20
統計學習方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
詳細介紹支持嚮量機、Boosting、最大熵、條件隨機場等十個統計學習方法。
李航 日本京都大學電氣工程係畢業,日本東京大學計算機科學博士。曾任職於日本NEC公司中央研究所,微軟亞洲研究院高級研究員及主任研究員,現任華為諾亞方舟實驗室首席科學傢。北京大學、南開大學、西安交通大學客座教授。研究方嚮包括信息檢索、自然語言處理、統計機器學習及數據挖掘。
唉
評分: TP181/4424
評分花瞭三個晚上時間,一口氣讀完瞭這本書。感嘆這本書這麼短的篇幅,卻能把不少經典模型講得十分清楚,細緻的公式推導,僞代碼並附帶瞭例子,真是不錯。從某個角度看,這本書像是一本精彩的讀書筆記。
評分花瞭三個晚上時間,一口氣讀完瞭這本書。感嘆這本書這麼短的篇幅,卻能把不少經典模型講得十分清楚,細緻的公式推導,僞代碼並附帶瞭例子,真是不錯。從某個角度看,這本書像是一本精彩的讀書筆記。
評分除瞭是中文這一點之外,沒什麼其它太大的亮點
花了2个星期看完了这本书,觉得作者前半部分写的还是挺用心的。当然前面的内容也比较简单。但是最后面两章写的有些莫名其妙,很多东西都根本没有交代清楚,上来就列个公式,都不告诉你是怎么来的。也可能是我水平有限,不过确实感觉作者在后两章节上写的有点应付得感觉
評分这本和统计学习导论哪本更适合非科班的工科生呢?另外推断统计里的卡方检验这些和统计学习是什么区别?目录里好像没看到有 t 检验 F检验这些东西,求高人解答,剩下的是为了凑够140字,为啥还不够,还不够,无语了,我还是再多打几个吧,晕,还没够,这和微博比起来两个都是脑...
評分五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个感觉这本书很基础,它没有侃那么深的道理,一章也就是10多页,不像《PGM》那样的书首先给人一种压力,加之又是国人写的,感觉很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法理解的模糊性,很适合像我们这样堆积知识的人看。
評分五一空闲时看了第一章的概论和第二章的感知机。一个感觉这本书很基础,它没有侃那么深的道理,一章也就是10多页,不像《PGM》那样的书首先给人一种压力,加之又是国人写的,感觉很近人。这些理论性知识也弥补了自己对某些算法理解的模糊性,很适合像我们这样堆积知识的人看。
評分这本书也是一本机器学习的经典教材,相比于那一长串名字,大家更习惯称呼它为蓝皮书,江湖地位与‘西瓜书’不分上下。‘蓝皮书’的大部分内容与《机器学习》重叠,但相比于‘西瓜书’,这本书的数学推导就严谨多了,每章的大部分内容就是数学推导与证明,因此对读者的数学门槛...
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