李航《统计学习方法》第 2 版发布完整课件!清华教授出品!附完整下载

简介: 李航《统计学习方法》第 2 版发布完整课件!清华教授出品!附完整下载


李航的《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。
该书从 2005 年开始写作一直到 2012 年完成,包含了众多主要的监督学习算法与模型。今年,《统计学习方法》第二版正式发布,通过 6 年时间的努力,在第一版的基础上又增加了无监督学习的主要算法与模型。


就在 11 月 9 号,好消息传来了!《统计学习方法》第 2 版出最新课件啦!李航老师第一时间在他的微博“官宣”了!


image.png


《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。


image.png

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。


其中,第 1 章至第 12 章主要是《统计学习方法》第一版的内容。主要介绍统计学习及监督学习概论、感知机、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 算法及其推广、隐马尔可夫模型、条件随机场、监督学习方法总结。


第 2 版增加的新内容包括:


  • 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


下面来看部分章节的 ppt。


第 13 章


第 13 章主要介绍了无监督学习基本原理、基本问题、机器学习三要素、无监督学习方法。

image.png

image.png



第 16 章


第 16 章主要介绍总体主成分分析、基本想法、定义和导出、主要性质、主成分的个数、规范化变量的总体主成分;样本主成分分析、样本主成分的定义和性质、相关矩阵的特征值分解算法、数据局正的奇异值分解算法。


image.png

image.png


总的来看,每章的 ppt 内容非常全面且完整。ppt 配合教材使用,效果还是很不错的!

相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习
斯坦福大学博士在GitHub发布的漫画机器学习小抄,竟斩获129k标星
斯坦福大学数据科学博士Chris Albon在GitHub上发布了一份超火的机器学习漫画小抄,发布仅仅一天就斩获GitHub榜首标星暴涨120k,小编有幸获得了一份并把它翻译成中文版本,今天给大家分享出来!
245 14
斯坦福大学博士在GitHub发布的漫画机器学习小抄,竟斩获129k标星
|
3月前
|
安全 网络安全
GitHub星标4000!清华大牛的CTF竞赛入门指南,真的太香了!
想进入网络安全行业、实现从学校到职场的跨越,参加CTF竞赛是很好的成长途径。 通俗而言,CTF是模拟“黑客”所使用的技术、工具、方法等手段发展出来的网络安全竞赛,有了手段之后需要的就是经验与黑客感(HackorFeel)。 CTF赛题涉及的领域很广,市面上也早有在知识广度上均有所覆盖的CTF书籍,但没有深入单一领域的内容,尤其是Pwn方向的。 Pwn是网络安全攻防最有魅力的部分,对于原教旨攻防人士来说,Pwm才是原汁原味的技术体现。二进制Pwn一直是CTF比赛的热点和难点。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
GitHub星标破千!斯坦福大学的284个机器学习小抄(漫画中文版)
说到人工智能必然要了解机器学习,从信息化软件,到电子商务,然后到高速发展互联网时代,到至今的云计算、大数据等,渗透到我们的生活、工作之中,在互联网的驱动下,人们更清晰的认识和使用数据,不仅仅是数据统计、分析,我们还强调数据挖掘、预测。 机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。 机器学习的核心是”使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据作出决定或预测”。也就是说计算机利用已获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。
GitHub星标破千!斯坦福大学的284个机器学习小抄(漫画中文版)
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
清华大学发布首个课程学习开源库CurML
清华大学发布首个课程学习开源库CurML
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
学术科研无从下手?27 条机器学习避坑指南,让你的论文发表少走弯路
学术科研无从下手?27 条机器学习避坑指南,让你的论文发表少走弯路
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
花了2个晚上,拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
花了2个晚上,拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
花了2个晚上,拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
DeepMind研究员开课啦!联合UCL打造DL系列讲座,完结全免
DeepMind研究员开课啦!联合UCL打造DL系列讲座,完结全免
184 0
|
算法
重磅 | 经典教材 R. Sutton《增强学习导论》最新版(548PDF)
加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》(Reinforcement Learning: An Introduction)第二版近期更新,现书稿的草稿在其主页提供,新智元编译图书的目录部分,全书(英文版 draft)可在新智元公众号下载。
6841 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
吴恩达导师Michael I. Jordan刚去清华手写版书讲了三天课,这有一份他的课程笔记
被称为“机器学习之父”的Michael I. Jordan教授上周(9月12-14日)在清华进行了为期三天的校内公开课,面对清华同学分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。 Jordan教授本次亲自上阵授课实属难得,为保证教学质量,本次系列课程也只面向清华学生开放,且不设录像直播,颇为珍贵。
2876 0