《統(tǒng)計學習方法》是一本經(jīng)典的機器學習教材，由李航教授編著。這本書系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學習的基本概念、方法和應用。以下是該書涵蓋的主要內容：
統(tǒng)計學習方法概論：介紹統(tǒng)計學習的基本概念、范式和主要任務，包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。
模型評估與選擇：介紹模型評估的準則，如經(jīng)驗風險最小化、結構風險最小化等，以及交叉驗證等方法。
線性模型：包括線性回歸、邏輯回歸等線性模型的原理、方法和應用。
支持向量機：介紹支持向量機的原理、核方法以及軟間隔最大化等內容。
決策樹：介紹決策樹的生成、剪枝以及集成學習中的隨機森林、Adaboost等內容。
神經(jīng)網(wǎng)絡：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構、反向傳播算法以及深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等內容。
聚類方法：介紹聚類方法的原理和常用算法，如K均值聚類、層次聚類等。
《統(tǒng)計學習方法》這本書系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學習的基本理論和方法，適合作為機器學習領域的入門教材，對于想深入了解機器學習的同學來說是一本不可多得的好書。
