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

《统计学习方法》是李航教授于2012年出版的经典机器学习教材，系统性地介绍了统计学习领域的基础理论和核心算法。该书主要面向计算机科学与人工智能领域的研究者和实践者，内容深度介于入门教程和专业论文之间。

全书以监督学习为主线，首先阐述统计学习的理论基础，包括模型评估与选择、正则化与交叉验证等重要概念。随后详细讲解了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯等传统算法，以及支持向量机、决策树、提升方法等更先进的机器学习技术。

该书的特点在于对每个算法都给出了清晰的数学推导过程，同时注重算法实现的关键细节。比如在支持向量机章节中，不仅解释了最大间隔分类器的几何意义，还逐步推导了对偶问题和核技巧的数学转换过程。这种理论结合实践的方式，使读者能够深入理解算法背后的统计学习原理。

《统计学习方法》已成为国内机器学习领域的标准参考书，其内容组织严谨，数学表述精确，既适合作为高校研究生教材，也可作为从业者的技术手册。书中介绍的许多算法思想至今仍在深度学习等现代机器学习技术中得到延续和发展。