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共189章
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版权信息
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内容简介
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第2版序言
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第1版序言
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第1篇 监督学习
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第1章 统计学习及监督学习概论
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1.1 统计学习
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1.2 统计学习的分类
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1.3 统计学习方法三要素
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1.4 模型评估与模型选择
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1.5 正则化与交叉验证
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1.6 泛化能力
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1.7 生成模型与判别模型
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1.8 监督学习应用
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习题
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参考文献
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第2章 感知机
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2.1 感知机模型
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2.2 感知机学习策略
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2.3 感知机学习算法
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习题
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参考文献
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第3章 k近邻法
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3.1 k近邻算法
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3.2 k近邻模型
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3.3 k近邻法的实现：kd树
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习题
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参考文献
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第4章 朴素贝叶斯法
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4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
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4.2 朴素贝叶斯法的参数估计
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习题
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参考文献
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第5章 决策树
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5.1 决策树模型与学习
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5.2 特征选择
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5.3 决策树的生成
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5.4 决策树的剪枝
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5.5 CART算法
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习题
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