2012.李航.统计学习方法

资 源 简 介

2012.李航.统计学习方法

详 情 说 明

作为机器学习领域的经典教材，李航教授的《统计学习方法》系统性地介绍了统计学习的基本理论与算法框架。该书以监督学习为核心，重点讲解了感知机、k近邻、朴素贝叶斯等十大经典算法，每个章节都采用"模型+策略+算法"的统一论述结构，强调统计学习的三要素（模型、策略、算法）。

在模型评估方面，书中详细阐述了经验风险最小化与结构风险最小化的区别，引入正则化项来平衡模型复杂度与过拟合问题。特别是对统计学习中常见的泛化误差上界进行了严谨推导，帮助读者理解算法背后的理论保障。

区别于单纯介绍算法实现的工具书，该书更注重统计学习方法的数学推导过程，包括希尔伯特空间的再生核理论、EM算法的收敛性证明等。这种理论结合实践的风格，使其既适合作为研究生教材，也可供研究人员深入理解算法本质。