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统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k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、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方法

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统计自然语言处理是一本很好的书籍，是一本很基础的书籍目录 序二 第2版前宣 第1版前言 第1章绪论 11基本概念 1.1.1语言学与语音学 2自然语言处理 11.3关于“理解”的标准 1,2自然语言处理研究的内容和面临的困难 1,2,1自然语言处理研宄的内容 1,22自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3自然语言处理面临的困难 13自然语言处理的基本方法及其发展 13,1自然语言处理的基本方汏 3,2自然语言处理的发展 14自然语言处理的研究现状 本书的内容安挂 第2章顸备知识 2,1概率论基本