《统计学习方法（第2版）》

评测依据

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• intros：{"brand_intro":"清华大学出版社成立于1980年，依托清华大学学术资源，是中国顶尖的综合性大学出版社。在计算机与数据科学领域，其出版的教材被国内高校广泛采用，以理论严谨、体系完整著称。该社注重原创学术著作，尤其在机器学习、数据挖掘等方向拥有多位国内权威作者。","product_intro":"本书由李航博士撰写，是机器学习领域的经典中文教材。第2版系统介绍了监督学习、无监督学习、半监督学习等主流统计学习方法，包括感知机、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、隐马尔可夫模型等。每章配有数学推导和算法实现（Python），并附有习题。适合计算机、数学、统计等专业学生及算法工程师深入理解模型原理。","key_specs":["适用读者：算法工程师、研究生、竞赛选手","核心算法：SVM、决策树、隐马尔可夫模型、EM算法","数学深度：包含完整推导过程","版本：第2版（新增深度学习基础章节）","页数：约450页","配套资源：Python代码、习题解答"]}
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