统计学习导论 基于R应用.pdf

《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

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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 谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法

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统计学习是关于计算机基于数据建构概率模型

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机器学习入门的统计学习方法笔记加上课后习题答案

本书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等。除第1章

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1.5i~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

自然语言处理，机器学习，人工智能参考书。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑回归与最大熵模型、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等