今日分享—统计学习方法
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今日分享，风靡全国，机器学习研究者入门必备书籍之一—《统计学习方法》，该书由清华大学出版社出版发行，作者是李航老师。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法。
《统计学习方法》是2012年清华大学出版社出版的图书，作者是李航。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，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。
《统计学习方法》第一版于2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法．第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容．在撰写《统计学习方法》伊始，对全书内容做了初步规划．第一版出版之后，即着手无监督学习方法的写作．由于写作是在业余时间进行，常常被主要工作打断，历经六年时间才使这部分工作得以完成．犹未能加入深度学习和强化学习等重要内容，希望今后能够增补，完成整本书的写作计划。
《统计学习方法》的出版正值大数据和人工智能的热潮，生逢其时，截至2018年4月本书共印刷21次，133,000册，得到了广大读者的欢迎和支持．有许多读者指出本书对学习和掌握机器学习技术有极大的帮助~
《统计学习》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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等。除第1章概论和最后一章总结外，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。
第1章 统计学习方法概论
1.1 统计学习
1.2 监督学习
1.3 统计学习三要素
1.4 模型评估与模型选择
1.5 i~则化与交叉验证
1.6 泛化能力
1.7 生成模型与判别模型
1.8 分类问题
1.9 标注问题
1.10 回归问题
本章概要
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习题
参考文献
第2章 感知机
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
2.3 感知机学习算法
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习题
参考文献
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随着人工智能和大数据在社会各行各业的广泛应用，统计学习方法已经成为人们急需了解与掌握的热门知识与技术。本书为具有高等数学、线性代数和概率统计基础知识的人们提供了一本统计机器学习的基本读物。2012年的*版叙述了一批重要和常用的主要是监督学习的方法，受到广大读者的欢迎，已加印十三万多册。第二版主要增加了无监督学习的内容，包括近十种统计学习方法，使读者能够更好地了解和掌握统计机器学习这门新兴学科。
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