资源分享 | 清华教授李航《统计学习方法(第二版)》完整课件!


统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。


   统计学习方法

《 统计学习方法》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,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。

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   作者简介

李航教授,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。他一直活跃在相关学术领域,曽出版过三部学术专著,并在顶级国际学术会议和国际学术期刊上发表过上百篇学术论文,拥有40项授权美国专利。


   课件详情

共22章详解监督学习和无监督学习
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第一章机器学习和统计学习实例截图


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第三章K-近邻算法实例截图


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资源获取方式
1. 关注磐创AI】公众号

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2. 在磐创AI】公众号后台回复 统计学习方法 即可。


原文始发于微信公众号(磐创AI):资源分享 | 清华教授李航《统计学习方法(第二版)》完整课件!

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