機器學習方法
李航
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李航
機器學習是以概率論、統計學、信息論、**化理論、計算理論等爲基礎的計算機應用理論學科，也是人工智能、數據挖掘等領域的基礎學科。《機器學習方法》全面系統地介紹了機器學習的主要方法，共分三篇。第一篇介紹監督學習的主要方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與**熵模型、支持向量機、Boosting、EM算法、隱馬爾可夫模型、條件隨機場等；第二篇介紹無監督學習的主要方法，包括聚類、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介紹深度學習的主要方法，包括前饋神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、序列到序列模型、預訓練語言模型、生成對抗網絡等。書中每章介紹一兩種機器學習方法，詳細敘述各個方法的模型、策略和算法。從具體例子入手，由淺入深，幫助讀者直觀地理解基本思路，同時從理論角度出發，給出嚴格的數學推導，嚴謹詳實，讓讀者更好地掌握基本原理和概念。目的是使讀者能學會和使用這些機器學習的基本技術。爲滿足讀者進一步學習的需要，書中還對各個方法的要點進行了總結，給出了一些習題，並列出了主要參考文獻。
評分不足！！我來頂一下。 太經典了，遲早會上神作。 想當年我左手李航，右手西瓜書，愣是不知道看哪個。好吧，承認你們兩個都是中文ML領域當時僅有兩部神作，沒有之一。
24 年 12月13日上架。 居！然！沒！有！人！評！論！？ 和花書西瓜書並重的入門必讀，最新版，加入了更多深度學習內容！ 摘自序言：“2012年《統計學習方法（第1版）》出版，內容涵蓋監督學習的主要方法，2019年第2版出版，增加了無監督學習的主要方法，都屬於傳統機器學習。在這段時間裏，機器學習領域發生了巨大變化，深度學習在人工智能各個方向取得了巨大突破，成爲機器學習的主流技術，徹底改變了機器學習的面貌。有些讀者希望能看到與之前風格相同的講解深度學習的書籍，這也觸發了作者在原來《統計學習方法》的基礎上增加深度學習內容的想法（計劃今後再增加強化學習）。從2018年開始，歷時3年左右，完成了深度學習的寫作。 考慮到內容的變化，現將書名更改爲《機器學習方法》
沒人評論是因爲剛上架（之前訂閱了才提示上了），竟然上架了，微信讀書YYDS，程序員同學推薦的，醫學生硬讀。
2026年7月8日第一次開始讀
喜歡看算法數學推理的必看！知其所以然真的好快樂
先好評再讀，給微信讀書點贊👍
雖然上架了，但是現在微讀絕大部分書都要開通付費會員才能看，已經進入收割階段。書幣那麼多也很難一時半會湊齊。
居然在今天上架了！！！我的書白買了。