如何做出正确的决策豆瓣评分（统计学习方法完整课件发布）

如何做出正确的决策豆瓣评分（统计学习方法完整课件发布）这份课件一共有22章，主要涵盖以下内容：有一个好消息来了，11月9号，李航博士发微博宣布：清华大学深圳研究院的袁春教授为《统计学习方法（第二版）》制作的课件正式发布，现在就可以在清华大学出版社网站下载了。本书在豆瓣上取得9.2分的高分好评，还是先来看看部分读者评价：根据介绍，李航博士的这本书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。除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求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

程序员书库（ID：CodingBook） 猿妹综合整理

链接：http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_08132901.html

李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典。该书从2005年开始撰写，直到2012年才完成，内容涵盖了主要的监督学习算法与模型。今年的5月份，时隔将近7年，《统计学习方法》才发布了第二版。

《统计学习方法》第二版新加了无监督学习方面的内容，并对第一版的监督学习方法做了一些修改。总体而言，第二版可以分为监督学习和无监督学习两篇。从这两大块出发，基本上传统机器学习的主要概念就能一步步掌握了。

本书在豆瓣上取得9.2分的高分好评，还是先来看看部分读者评价：

根据介绍，李航博士的这本书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。

除有关统计学习、监督学习和无监督学习的概论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求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。

有一个好消息来了，11月9号，李航博士发微博宣布：清华大学深圳研究院的袁春教授为《统计学习方法（第二版）》制作的课件正式发布，现在就可以在清华大学出版社网站下载了。

这份课件一共有22章，主要涵盖以下内容：

下面来看部分章节的PPT，比如第五章，主要介绍了决策树，决策树解决分类问题的一般方法、决策树和归纳算法等内容

第十章是关于隐马尔科夫模型，介绍HMM的主要应用有人脸识别、语音识别、入侵检测

第十六章关于主成分分析，主成分分析（principal component analysis PCA）是一种常用的无监督学习方法

猿哥大概浏览了一遍，可以说每一章的PPT都非常完整全面，如果你手头正好有这本书，将这份课件作为配套工具使用，可能会更有助于你消化书中的内容。

关于作者

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。

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