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　　《統計學習方法》讀后感400字！

　　統計學習方法即機器學習方法，是計算機及其應用領域的一門重要學科。本書分為監督學習和無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場，以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和PageRank算法等。

　　除有關統計學習、監督學習和無監督學習的概論和總結的四章外，每章介紹一種方法。敘述力求從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給出必要的數學推導，便于讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。為滿足讀者進一步學習的需要，書中還介紹了一些相關研究，給出了少量習題，列出了主要參考文獻。

　　本書是統計機器學習及相關課程的教學參考書，適用于高等院校文本數據挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業的大學生、研究生，也可供從事計算機應用相關專業的研發人員參考。