统计学习方法免费电子书 PDF 下载

发表于 2025-10-24 分类于应用数学阅读次数：

1. 图书信息

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。

监督学习部分：涵盖感知机、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、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等方法。详细讲解了每种方法的模型原理、学习策略、算法过程，包括从模型的定义、损失函数的选择，到算法的推导和实现等各个方面，使读者能够深入理解这些监督学习算法的本质和应用场景。
无监督学习部分：包含聚类方法、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。介绍了这些无监督学习方法如何在数据中发现潜在的结构和模式，以及在不同领域中的应用。

关注微信公众号 陌尘聊架构，发送以下图书编号获取百度网盘的提取码：

B0210

陌尘聊架构

示例演示

本站所有电子书均是从公开互联网中收集而来。

若部分书籍有涉及版权问题，请关注微信公众号陌尘聊架构，后台私信我，并提供相应的版权说明，我会删除对应的书籍。

如果你有好的电子书愿意分享，欢迎微信公众号(陌尘聊架构)私信联系我，我将会把它分享到本站。