Stata统计分析与行业应用案例详解(第2版)
作者:张甜、李爽
出版社:清华大学出版社
ISBN:9787302481638
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统计学习方法(李航) 评分:
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。曾任职于日本NEC公司中央研究所,微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员,现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。北京大学、南开大学、西安交通大学客座教授。研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计机器学习及数据挖掘。
上传时间:2017-12 大小:16.98MB
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《统计学习方法》李航
2015-09-21李航的《统计学习方法》电子书,统计学习三要素:模型,策略,算法。感知机,K邻近算法,朴素贝叶斯法,决策树逻辑斯蒂回归与最大熵模型,支持向量机,提升方法,EM算法及推广,隐马尔科夫模型,条件随机场。均有详细理论分析和算法描述,适合初学者学习。
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统计学习方法_李航
2018-03-24统计学习方法_李航 带标签 非常清晰 非常好的书,是学习深度学习的必备书籍
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统计学习方法—李航
2018-11-01这本书一共235页,写了10个算法,可见每个算法都介绍的篇幅不长,貌似每个算法该讲的都讲了。 详细看了一章最大熵,发现其实都是对已有文献的翻译,其中的部分符号修改了,更加通俗易读。不过翻译的非常好,是目前国内翻译的最好的吧。 最大熵的举例来自论文《A Maximum Entropy Approach to Natural Language Processing》,不幸的是去除了实际含义。最大熵的IIS算法(89页)中间的某个公式还比参考文献少了一行,对比《The Improved Iterative Scaling Algorithm:A Gentle Introduction》。像EM算法的例子也非常精当,理解起来有帮助,不知道是否来自文献。 其他像一些算法的背景,算法的发明人,算法的来龙去脉没有写,感觉可以加深理解;某种算法适用哪些场景,优缺点没有介绍;算法之间的比较,稍显欠缺。 某些背景知识,其实可以再介绍的全面一些。例如什么是凸函数,例如CRF算法中的Hammersley-Clifford定理可以再详细介绍一下。 总的来说,这是一本非常全面的、中规中矩的参考书,趣味性不够,封面的颜色也暗合这一点。买这本书可以节约时间,不需要花时间去找参考论文,直接打印每章后面的参考文献就可以了。
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统计学习方法-李航
2018-01-23李航的统计学习方法,内容很清楚,对于初学者有很好的指导意义。
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2018-11-06李航-统计学习方法PPT,与统计学习方法一书配套结合。
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2018-01-27统计学习方法固然牛气,但是不免李航老师还是有点小失误,于是就出现了统计学习方法的勘误表
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2018-08-12本书介绍了统计学习主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机,k邻近,贝叶斯,决策树等等
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2019-07-21李航老师的统计学习方法PPT,比书本更加精要,适合看不进去书,想看PPT的人。
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2021-09-29李航的统计学习方法对想要入门机器学习的学生来说十分有用
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