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李航:毕业于日本京都大学电气电子工程系,日本东京大学获得计算机科学博士学位。1990年至2001年就职于日本NEC 公司中央研究所,任研究员,2001年至2012年就职于微软亚洲研究院,任高级研究员与主任研究员。2012年至2017年就职于华为技术有限公司诺亚方舟实验室,任首席科学家、主任。现任字节跳动科技有限公司人工智能实验室总监,北京大学、南京大学客座教授,IEEE 会士,ACM 杰出科学家,CCF 高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著,并在顶级国际学术会议和顶级国际学术期刊上发表过120多篇学术论文,拥有40项授权美国专利。
李航老师编写的《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,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。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述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。
《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目,很多都参考这本书。
今天我们将李航老师经典的机器学习资源进行汇总,并整理后提供下载。
1. 《统计学习方法》(第二版)
《统计学习方法》第一版于 2012年出版,讲述了统计机器学习方法,主要是一些常用的监督学习方法。第二版增加了一些常用的无监督学习方法,由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。
第1章统计学习及监督学习概论
第2章感知机
第3章k近邻法
第4章朴素贝叶斯法
第5章决策树
第6章逻辑斯谛回归与优选熵模型
第7章支持向量机
第8章提升方法
第9章EM算法及其推广
第10章隐马尔可夫模型
第11章条件随机场
第12章监督学习方法总结
第2篇无监督学习
第13章无监督学习概论
第14章聚类方法
第15章奇异值分解
第16章主成分分析
第17章潜在语义分析
第18章概率潜在语义分析
第19章马尔可夫链蒙特卡罗法
我们可以看到:《统计学习方法(第2版)》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,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。
《统计学习方法(第2版)》比第一版更全面,而且价格也不高(不到100元还有打折)。这本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
出于版权保护,本文不提供电子书下载,请大家购买正版。
2. 《统计学习方法》的代码实现
《统计学习方法》这本书,附件里并没有代码实现,于是许多研究者复现了里面算法的代码,并放在github里分享,这里介绍几个比较热门的《统计学习方法》代码实现的项目:
1)https://github.com/fengdu78/lihang-code (标星:10.2k+)
这个仓库由黄海广博士整理,第一版的监督学习方法已经整理完毕(更新完十二章),仓库的主要内容以Jupyter Notebook格式展现,同时介绍书上的主要算法及公式推导。
2) https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm (标星:4.2k+)
这个仓库不介绍任何机器学习算法的原理,只是将《统计学习方法》中每一章的算法用我自己的方式实现一遍。除了李航书上的算法外,还实现了一些其他机器学习的算法,这个仓库用Python代码实现。(更新完十二章)
3)https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code (标星:3.7k+)
这个仓库力求每行代码都有注释,重要部分注明公式来源。具体会追求下方这样的代码,学习者可以照着公式看程序,让代码有据可查。(更新完十章)
4)https://github.com/SmirkCao/Lihang (标星:3.1k+)
这个仓库用markdown编写,前十二章更新完毕,后面部分也更新了大部分,没有代码,但是,公式推导相当全。
3. 《统计学习方法》课件
《统计学习方法》第二版的最新课件是由清华大学深圳研究院的袁春教授制作的。我们一起来看看该课件的主要内容。
所有的课件都是 ppt 格式,总共包含 22 章。正好是《统计学习方法》第 2 版的完整内容。
资源获取
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