Fundamentals of Statistical Signal Processing, vol.1 - Estimation Theory_1993 第一部的全部答案
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Foundations of Statistical Natural Language Processing.pdf
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CS229T/STAT231 是由斯坦福大学开设的统计学习理论课程，着重于对机器学习算法统计特性的理论理解，涉及机器学习算法何时起作用和原因、如何形式化算法从数据中学习的含义、如何使用数学思维来设计更好的机器学习方法等基本课题
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多元统计分析的绝佳教材，第三版，斯坦福大学Aderson经典之作。张志华老师统计启蒙教程（http://cos.name/2015/09/interview-of-zhangzhihua/）
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国外经典教材，中科院冀连营老师基本就是按照这本书讲的
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I Preliminaries 1
1 Introduction 3
2 Mathematical Foundations 39
3 Linguistic Essentials 81
4 Corpus-Based Work 117
II Words 149
5 Collocations 151
6 Statistical Inference: n-gram Models over Sparse Data 191
7 Word Sense Disambiguation 229
8 Lexical Acquisition 265
III Grammar 315
9 Markov Models 317
10 Part-of-Speech Tagging 341
11 Probabilistic Context Free Grammars
12 Probabilistic Parsing 407
381
I v Applications and Techniques 461
13 Statistical Alignment and Machine Translation
14 Clustering 495
15 Topics in Information Retrieval 529
16 Text Categorization 575
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Statistical Learning with Sparsity:The Lasso and Generalizations
关于稀疏性统计学习：套索回归概论
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非常经典的统计学习书籍，英文书籍，影音版的，很清晰
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统计机器学习领域的经典著作， Vapnik大名不用多说，经典书籍
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