统计学习理论大师Vapnik的 The Nature Of Statistical Learning第二版。这个版本是可以复制的，很完美。

《统计学习基础(第2版)(英文)》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。

一，介绍 《统计学习方法》，作者李航，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，由浅进入深层，调整思路，提供必要的数学推导，适当的读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。 书籍目录： 第1章统计学习方法概论 第2章感知机 第3章k近邻法 第4章朴素贝叶斯 第5章决策树 第6章逻辑斯谛回归 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 第10章隐马尔可夫模型 第11章条件随机场 第12章统计学习方法总结 二，代码实现 请查看 三，课件PPT 请查看

不懂的可以问我

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Gareth James • Daniela Witten • Trevor Hastie Robert Tibshirani An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

对支持向量机的总结，该小结是本人在阅读了大牛李航的《统计学习方法》之后做的总结，往对读者有所帮助。

Efron 教授 2010 年的一本新书Large-Scale Inference 通过此书可以感受到古典几何学与现代统计学的结合之美 获取此书不易 希望大家抓紧时间下载！

神经网络和统计学习（Neural networks and statistical learning） by K.-L. Du and M.N.s. Swamy

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