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统计学习方法（第2版）内容简介
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。《统计学习方法（第2版）》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（第2版）部分内容
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。《统计学习方法（第2版）》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。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。
《统计学习方法（第2版）》是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
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