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統計學習入門

  • 作者：宋叢威|責編:賈斌//董柳吟
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302710134
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：445
人民幣：RMB 89.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在為讀者提供一本全面且深入的關於統計學習的學術著作。在信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯，而統計學習作為數據分析和知識提取的有力工具，其重要性不言而喻。本書在彌補理論與實踐鴻溝的同時，力求達到專業數理統計學著作的規範標準。
    本書分為基礎篇、模型篇和方法篇三部分。基礎篇回顧了概率論和統計學的基礎知識，並簡要介紹了統計學習的理論框架。模型篇則詳細闡述了包括線性回歸、分類、樸素 Bayes 分類器、決策樹、聚類、降維、隱變數模型和時間序列與隱 Markov 模型等多種統計學習模型。方法篇則聚焦于核方法、局部化方法、神經統計模型和集成方法等統計學習中的關鍵技術。在介紹經典模型和方法的同時，本書也提及重要的科技前沿。
    本書不僅注重理論的嚴謹性，也強調實際應用的價值。通過具體的模型和案例分析，為讀者提供實用的指導。本書比較重視模型的結構與性質，並揭示不同模型之間的關聯。在闡述經典理論的同時，筆者還融入了自己對現有模型的獨到見解。無論是學術研究者、學生，還是從業人員、工程師，甚至是普通愛好者，本書都將是你學習統計學習的重要資源。
作者介紹
宋叢威|責編:賈斌//董柳吟
目錄
第一部分  基礎篇
  第1章  統計學回顧
    1.1  概率論基礎
      1.1.1  分佈與概率模型
      1.1.2  聯合分佈、邊緣分佈、條件分佈
    1.2  統計學基礎
      1.2.1  總體與樣本
      1.2.2  統計模型的定義
      1.2.3  樣本
      1.2.4  參數估計
      1.2.5  估計器與演算法
      1.2.6  Bayesian方法
      1.2.7  統計決策
      1.2.8  模型評估與選擇
      1.2.9  預測與誤差
      1.2.10  生成/模擬
      1.2.11  時間序列
    1.3  熵
      1.3.1  信息熵
      1.3.2  條件熵與互信息
      1.3.3  交叉熵與散度
    1.4  總結
    1.5  習題
  第2章  統計學習簡介
    2.1  機器學習模型
    2.2  統計學習模型
      2.2.1  變數
      2.2.2  屬性
      2.2.3  模型
      2.2.4  模型參數與超參數
      2.2.5  數據與數據存儲
      2.2.6  統計學習模型的形式化定義
      2.2.7  Bayesian統計學習模型
      2.2.8  統計學習決策模型
      2.2.9  預測
      2.2.10  惰性模型
      2.2.11  生成
    2.3  機器學習基本流程
      2.3.1  訓練和測試
      2.3.2  驗證
      2.3.3  模型比較
    2.4  統計學習模型分類
      2.4.1  監督學習與無監督學習
      2.4.2  回歸(降維)和分類(聚類)
      2.4.3  半監督學習
      2.4.4  判別模型和生成模型
      2.4.5  序列模型
    2.5  概率圖表示
    2.6  模型等價性
    2.7  總結

    2.8  習題
第二部分  模型篇
  第3章  線性回歸
    3.1  線性回歸模型
      3.1.1  一維線性回歸
      3.1.2  多維線性回歸
      3.1.3  線性模型的參數估計
      3.1.4  參數的無偏估計
      3.1.5  線性代數基本事實
    3.2  線性模型的假設檢驗與統計報告
      3.2.1  假設檢驗
      3.2.2  預測與置信區間
      3.2.3  屬性選擇與擬合優度
      3.2.4  讀懂statsmodels統計報告
    3.3  Bayes方法
      3.3.1  Bayesian線性回歸
      3.3.2  線性回歸的增量學習
      3.3.3  正則化線性回歸
……
第三部分  方法篇

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