统计学习方法

**章 统计学习方法概论
　1.1 统计学习
　1.2 监督学习
　1.3 统计学习三要素
　1.4 模型评估与模型选择
　1.5 i~则化与交叉验证
　1.6 泛化能力
　1.7 生成模型与判别模型
　1.8 分类问题
　1.9 标注问题
　1.10 回归问题
　本章概要
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　习题
　参考文献
第2章 感知机
　2.1 感知机模型
　2.2 感知机学习策略
　2.3 感知机学习算法
　本章概要
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　习题
　参考文献
第3章众近邻法
　3.1 k近邻算法
　3.2 k近邻模型
　3.3 k近邻法的实现：kd树
　本章概要
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　习题
　参考文献
第4章 朴素贝叶斯法
　4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
　4.2 朴素贝叶斯法的参数估计
　本章概要
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　习题
　参考文献
第5章 决策树
第6章 逻辑斯谛回归与大熵模型
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
0章 隐马尔可夫模型
1章 条件随机场
2章 统计学习方法总结
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
索引