# 统计学习方法（第2版）PDF 分享

Statistical learning method, namely machine learning method, is an important subject in the field of computer and its application. This book is divided into two parts: supervised learning and unsupervised learning. It comprehensively and systematically introduces the main methods of statistical learning. It includes perceptron, k-nearest neighbor method, naive Bayes method, decision tree, logistic regression and maximum entropy model, support vector machine, lifting method, EM algorithm, hidden Markov model and conditional random field, as well as clustering method, singular value decomposition, principal component analysis, latent semantic analysis, probabilistic latent semantic analysis, Markov chain Monte Carlo method, latent Dirichlet assignment and PageRank algorithm. In addition to the four chapters on introduction and summary of statistical learning, supervised learning and unsupervised learning, each chapter introduces a method. The narration tries to start with specific problems or examples, clarify ideas from simple to deep, and give necessary mathematical derivation, so that readers can master the essence of statistical learning methods and learn to use them. In order to meet the needs of readers for further study, the book also introduces some relevant research, gives a small number of exercises, and lists the main references. This book is a teaching reference book for statistical machine learning and related courses. It is suitable for college students and postgraduates majoring in text data mining, information retrieval and natural language processing in Colleges and universities. It can also be used as a reference for R & D personnel engaged in computer application related majors.

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