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《统计学习方法（第2版）》是李航博士编写的机器学习经典教材，由清华大学出版社于2019年5月出版。该书系统介绍了统计学习（机器学习）的主要方法，分为监督学习和无监督学习两大部分，内容全面且深入，适合作为机器学习领域的入门和进阶教材[1][5]。
主要内容
1. 监督学习篇
涵盖经典机器学习算法，包括：
- 感知机
- k近邻法
- 朴素贝叶斯法
- 决策树
- 逻辑斯谛回归与最大熵模型
- 支持向量机
- 提升方法（如AdaBoost）
- EM算法
- 隐马尔可夫模型
- 条件随机场
2. 无监督学习篇
新增于第2版，包括：
- 聚类方法
- 奇异值分解（SVD）
- 主成分分析（PCA）
- 潜在语义分析（LSA）
- 概率潜在语义分析（PLSA）
- 马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）
- 潜在狄利克雷分配（LDA）
- PageRank算法
特点
- 理论与实践结合：每章从具体问题入手，逐步推导数学模型，便于理解算法本质。
- 结构清晰：除概论和总结章节外，每章专注一种方法，逻辑性强。
- 配套资源丰富：清华大学袁春教授制作了配套课件，李航博士通过微博公开分享[1]。部分读者还整理了习题解答和代码实践资源[6][8]。
适用人群
- 机器学习初学者：系统掌握基础理论与方法。
- 研究人员和工程师：深入理解算法原理，提升实战能力。
作者背景
李航博士毕业于日本京都大学和东京大学，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，现任字节跳动人工智能实验室总监，在自然语言处理和信息检索领域有深厚造诣[1]。
参考资源
[1] 李航《统计学习方法》(第2版)课件分享
[5] 清华大学出版社官网
[6] CSDN文库《统计学习方法》第2版实践指南
[8] CSDN博客学习笔记
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