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题名/责任者:

统计学习方法/李航著

版本说明:

2版

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019.05

ISBN及定价:

978-7-302-51727-6/CNY98.00

载体形态项:

18,464页:图;24cm

个人责任者:

李航 著

学科主题:

统计学

中图法分类号:

C8

责任者附注:

李航日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。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及主任研究员，华为诺亚方舟实验室主任、首席科学家，现任字节跳动人工智能实验室总监。北京大学、南京大学客座教授。研究方向为信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘等。

提要文摘附注:

本书分为监督学习和无监督学习两篇，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。

使用对象附注:

本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、研究生以及计算机应用等专业的研发人员

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