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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。

第2版序言

第1版序言

第1篇 监督学习

第1章 统计学习及监督学习概论

1.1 统计学习

1.2 统计学习的分类

1.3 统计学习方法三要素

1.4 模型评估与模型选择

1.5 正则化与交叉验证

1.6 泛化能力

1.7 生成模型与判别模型

1.8 监督学习应用

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习题

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

第3章 k近邻法

3.1 k近邻算法

3.2 k近邻模型

3.3 k近邻法的实现：kd树

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习题

第4章 朴素贝叶斯法

4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类

4.2 朴素贝叶斯法的参数估计

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习题

第5章 决策树

5.1 决策树模型与学习

5.2 特征选择

5.3 决策树的生成

5.4 决策树的剪枝

5.5 CART算法

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习题

第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型

6.1 逻辑斯谛回归模型

6.2 最大熵模型

6.3 模型学习的最优化算法

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习题

第7章 支持向量机

7.1 线性可分支持向量机与硬间隔最大化

7.2 线性支持向量机与软间隔最大化

7.3 非线性支持向量机与核函数

7.4 序列最小最优化算法

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习题

第8章 提升方法

8.1 提升方法AdaBoost算法

8.2 AdaBoost算法的训练误差分析

8.3 AdaBoost算法的解释

8.4 提升树

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习题

第9章 EM算法及其推广

9.1 EM算法的引入

9.2 EM算法的收敛性

9.3 EM算法在高斯混合模型学习中的应用

9.4 EM算法的推广

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习题

第10章 隐马尔可夫模型

10.1 隐马尔可夫模型的基本概念

10.2 概率计算算法

10.3 学习算法

10.4 预测算法

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习题

第11章 条件随机场

11.1 概率无向图模型

11.2 条件随机场的定义与形式

11.3 条件随机场的概率计算问题

11.4 条件随机场的学习算法

11.5 条件随机场的预测算法

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习题

第12章 监督学习方法总结

第2篇 无监督学习

第13章 无监督学习概论

13.1 无监督学习基本原理

13.2 基本问题

13.3 机器学习三要素

13.4 无监督学习方法

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第14章 聚类方法

14.1 聚类的基本概念

14.2 层次聚类

14.3 k均值聚类

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习题

第15章 奇异值分解

15.1 奇异值分解的定义与性质

15.2 奇异值分解的计算

15.3 奇异值分解与矩阵近似

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习题

第16章 主成分分析

16.1 总体主成分分析

16.2 样本主成分分析

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习题

第17章 潜在语义分析

17.1 单词向量空间与话题向量空间

17.2 潜在语义分析算法

17.3 非负矩阵分解算法

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习题

第18章 概率潜在语义分析

18.1 概率潜在语义分析模型

18.2 概率潜在语义分析的算法

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习题

第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法

19.1 蒙特卡罗法

19.2 马尔可夫链

19.3 马尔可夫链蒙特卡罗法

19.4 Metropolis-Hastings算法

19.5 吉布斯抽样

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习题

第20章 潜在狄利克雷分配

20.1 狄利克雷分布

20.2 潜在狄利克雷分配模型

20.3 LDA的吉布斯抽样算法

20.4 LDA的变分EM算法

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习题

第21章 PageRank算法

21.1 PageRank的定义

21.2 PageRank的计算

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习题

第22章 无监督学习方法总结

22.1 无监督学习方法的关系和特点

22.2 话题模型之间的关系和特点

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

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。现任今日头条人工智能实验室主任。

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定理 2.1 (Novikoff) 设训练数据集 T={(

书籍介绍

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。