作者：董平 字数：20.7万字 出版社：清华大学出版社

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。 具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。本书共12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第3~9章介绍关于分类问题的机器学习方法；第10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法——EM算法；第11章简单介绍集成学习，并重点阐述其中的提升（Boosting）方法。

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