扫一扫，关注公众号 《统计学习方法》是由李航教授编著的一本经典教材，系统介绍了统计学习（统计机器学习）的理论与方法。以下是该书的核心内容概述：
1. 基本概念与特点
统计学习是基于数据构建概率统计模型，并利用模型进行预测与分析的学科[2][3][7]。其核心特点包括：
- 数据驱动：以计算机为平台，从数据中提取规律。
- 多学科交叉：融合概率论、统计学、优化理论及计算机科学[3][7]。
- 方法中心：通过模型、策略（如损失函数）、算法（如梯度下降）三要素实现预测与分析[8]。
2. 主要内容
（1）监督学习
涵盖经典算法：
- 分类与回归：感知机、k近邻法、朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归、支持向量机等[4][5]。
- 序列建模：隐马尔可夫模型、条件随机场[4]。
（2）无监督学习
包括聚类、降维及概率模型：
- 聚类方法：如K均值。
- 降维技术：主成分分析（PCA）、潜在语义分析[4][6]。
- 概率模型：潜在狄利克雷分配（LDA）、马尔可夫链蒙特卡罗法[4][6]。
3. 应用与价值
- 领域广泛：适用于自然语言处理、信息检索、生物信息学等领域[4]。
- 实践导向：书中通过具体实例和数学推导，帮助读者掌握算法实质[4][7]。
4. 作者与权威性
李航教授曾任微软亚洲研究院高级研究员、华为诺亚方舟实验室主任，学术与工业经验丰富，本书被多所高校用作教材[4][9]。
5. 学习资源
- 可通过百度网盘获取高清PDF[4]。
- 配套实践可参考CSDN博客中的Python代码实现[5][7]。
---
参考资料
[2] 统计学习(概论)_统计学目的-CSDN博客
[3] 1.1 统计学习-CSDN博客
[4] 统计学习方法-李航 高清PDF 百度网盘-掘金
[5] 统计学习_我已经流浪了如此之久的博客-CSDN博客
[6] 14 统计学习介绍 | Julia语言入门-北京大学数学科学学院
[7] 统计学习方法概述-CSDN博客
[8] 统计学习方法概论(1)_syl计算-CSDN博客
[9] 问题、知识与数据驱动的统计学习-上海师范大学
