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共44章

免费版权信息
免费内容简介
免费序言
免费《统计学习方法（第2版）》序言
免费《统计学习方法（第1版）》序言
免费第1篇监督学习
免费第1章机器学习及监督学习概论
免费第2章感知机
免费第3章 k近邻法
免费第4章朴素贝叶斯法
免费第5章决策树
免费第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
免费第7章支持向量机
第8章 Boosting
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
第20章潜在狄利克雷分配
第21章 PageRank算法
第22章无监督学习方法总结
第3篇深度学习
第23章前馈神经网络
第24章卷积神经网络
第25章循环神经网络
第26章序列到序列模型
第27章预训练语言模型
第28章生成对抗网络
第29章深度学习方法总结
附录A 梯度下降法
附录B 牛顿法和拟牛顿法
附录C 拉格朗日对偶性
附录D 矩阵的基本子空间
附录E KL散度的定义和狄利克雷分布的性质
附录F 软最大化函数的偏导数和交叉熵损失函数的偏导数
索引

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