Statistical Learning Methods
Author: LiHang | Year: 2019
Summary Notes
- 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：逻辑斯谛回归与最大熵模型
- 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：无监督学习概述
- 第13章：聚类方法
- 第14章：奇异值分解
- 第15章：主成分分析
- 第16章：潜在语义分析（Latent Semantic Analysis）
- 第17章：PageRank算法
- 第18章：概率潜在语义分析（pLSA）
- 第19章：马尔可夫链蒙特卡罗法
- 第20章：潜在狄利克雷分配（LDA）
- 第21章：PageRank算法
- 第22章：无监督学习方法总结