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机器学习课件_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...

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红色石头的个人网站：

红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路​www.redstonewill.com
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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！

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《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。

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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。

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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。

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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！

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