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。
本书分为监督学 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*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。除有关统计学习、监督学 习和无监督学习的概
论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求从具体问题或实例入手， 由浅入深，
阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。
为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题
本书分为监督学 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*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。除有关统计学习、监督学 习和无监督学习的概
论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求从具体问题或实例入手， 由浅入深，
阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。
为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题
