李航老师《统计学习方法（第二版）》出版了，以下是相关介绍。
内 容 简 介
统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。
本书分为监督学 习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。
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，以及聚类方法、
奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分 析、马尔可夫链蒙特卡罗法、
潜在狄利克雷分配和 PageRank 算法等。除有关统计学习、监督学 习和无监督学习的概
论和总结的四章外，每章介绍一种方法。叙述力求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。 本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，
适用于高等院校文本数据挖掘、信
息检索及自然语言处理等专业的大学生、
研究生，也可供从事计算机应用相关专业的研发人员 参考。
第二版序言
《统计学习方法》第一版于2012年出版，讲述了统计机器学习方法，主要是一些常用的监督学习方法．
第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容．
在撰写《统计学习方法》伊始，对全书内容做了初步规划．第一版出版之后，即着手无监督学习方法
的写作．由于写作是在业余时间进行，常常被主要工作打断，历经六年时间才使这部分工作得以完成．
犹未能加入深度学习和强化学习等重要内容，希望今后能够增补，完成整本书的写作计划．
《统计学习方法》的出版正值大数据和人工智能的热潮，生逢其时，截至2018年4月本书共印刷21次，
133,000册，得到了广大读者的欢迎和支持．有许多读者指出本书对学习和掌握机器学习技术有极大的
帮助．也有许多读者通过电子邮件、微博等方式指出书中的错误，提出改进的建议和意见．一些高校
将本书作为机器学习课程的教材或参考书．有的同学在网上发表了读书笔记．有的同学将本书介绍的
方法在计算机上实现．清华大学深圳研究生院袁春老师精心制作了第一版十二章的课件，在网上公布，
为大家提供教学之便．众多老师、同学、读者的支持和鼓励，让作者深受感动和鼓舞．在这里向所有
的老师、同学、读者致以诚挚的谢意！
能为中国的计算机科学、人工智能领域做出一点微薄的贡献，感到由衷的欣慰，同时也感受到作为知
识转播者的重大责任，让作者决意把本书写好．也希望大家今后不吝指教，多提宝贵意见，以帮助继
续提高本书的质量．在写作中作者也深切体会到教学相长的道理，经常发现自己对基础知识的掌握不
够扎实，整个过程帮助自己对相关知识进行了深入的学习，受益匪浅．
本书是一部机器学习的基本读物，要求读者拥有高等数学、线性代数和概率统计的基础知识．书中主
要讲述统计机器学习的方法，力求系统全面又简明扼要地阐述这些方法的理论、算法和应用，使读者
能对这些机器学习的基本技术有很好的掌握．针对每个方法，详细介绍其基本原理，基础理论，实际
算法，通常给出细致数学推导和具体实例，帮助读者理解，也便于日后复习．
第二版增加的无监督学习方法的初稿，王泉、陈嘉怡、柴琛林、赵程绮等帮助做了认真细致的校阅，
提出了许多宝贵意见，在此谨对他们表示衷心的感谢．清华大学出版社的薛慧编辑一直给予非常专业
的指导和帮助，在此也对她表示衷心的感谢．
由于作者水平有限，本书一定存在不少错误，恳请各位专家、老师、同学、读者批评指正．
李 航
2018年4月23日
目录
第一篇 监督学习
第二篇 无监督学习
第13章 无监督学习概论
13.1.1 无监督学习基本原理
13.1.2 基本问题
13.1.3 机器学习三要素
13.1.4 无监督学习方法
第14章 聚类方法
14.1 聚类的基本概念
14.1.1 相似度或距离
14.1.2 类或簇
14.1.3 类与类之间的距离
14.2 层次聚类
14.3 k均值聚类
14.3.1 模型
14.3.2 策略
14.3.3 算法
14.3.4 算法特点
本章概要
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习题
参考文献
第15章 奇异值分解
15.1 奇异值分解的定义与性质
15.1.1 定义与定理
15.1.2 紧奇异值分解与截断奇异值分解
15.1.3 几何解释
15.1.4 主要性质
15.2 奇异值分解的计算
15.3 奇异值分解与矩阵近似
15.3.1 弗罗贝尼乌斯范数
15.3.2 矩阵的最优近似
15.3.3 矩阵的外积展开式
本章概要
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习题
参考文献
第16章 主成分分析
16.1 总体主成分分析
16.1.1 基本想法
16.1.2 定义和导出
16.1.3 主要性质
16.1.4 主成分的个数
16.1.5 规范化变量的总体主成分
16.2 样本主成分分析
16.2.1 样本主成分的定义和性质
16.2.2 相关矩阵的特征值分解算法
16.2.3 数据局正的奇异值分解算法
本章概要
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习题
参考文献
第17章 潜在语义分析
17.1 单词向量空间与话题向量空间
17.1.1 单词向量空间
17.1.2 话题向量空间
17.2 潜在语义分析算法
17.2.1 矩阵奇异值分解算法
17.2.2 例子
17.3 非负矩阵分解算法
17.3.1 非负矩阵分解
17.3.2 潜在语义分析模型
17.3.3 非负矩阵分解的形式化
17.3.4 算法
本章概要
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习题
参考文献
第18章 概率潜在语义分析
18.1 概率潜在语义分析模型
18.1.1 基本想法
18.1.2 生成模型
18.1.3 共现模型
18.1.4 模型性质
18.2 概率潜在语义分析的算法
本章概要
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习题
参考文献
第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法
19.1 蒙特卡罗法
19.1.1 随机抽样
19.1.2 数学期望估计
19.1.3 积分计算
19.2 马尔可夫链
19.2.1 基本定义
19.2.2 离散状态马尔可夫链
19.2.3 连续状态马尔可夫链
19.2.4 马尔可夫链的性质
19.3 马尔可夫链蒙特卡罗法
19.3.1 基本想法
19.3.2 基本步骤
19.3.3 马尔可夫链蒙特卡罗法与统计学习
19.4 Metropolis-Hastings算法
19.4.1 基本原理
19.4.2 Metropolis-Hastings算法
19.4.3 单分量Metropolis-Hastings算法
19.5 吉布斯抽样
19.5.1 基本原理
19.5.2 吉布斯抽样算法
19.5.3 抽样计算
本章概要
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习题
参考文献
第20章 潜在狄利克雷分配
20.1 狄利克雷分布
20.1.1 分布定义
20.1.2 共轭先验
20.2 潜在狄利克雷分配模型
20.2.1 基本想法
20.2.2 模型定义
20.2.3 概率图模型
20.2.4 随机变量序列的可交换性
20.2.5 概率公式
20.3 LDA的吉布斯抽样算法
20.3.1 基本想法
20.3.2 算法的主要部分
20.3.3 算法的后处理
20.3.4 算法
20.4 LDA的变分EM算法
20.4.1 变分推理
20.4.2 变分EM算法
20.4.3 算法推导
20.4.4 算法总结
本章概要
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习题
参考文献
第21章 PageRank算法
21.1 PageRank的定义
21.1.1 基本想法
21.1.2 有向图和随机游走模型
21.1.3 PageRank的基本定义
21.1.4 PageRank的一般定义
21.2 PageRank的计算
21.2.1 迭代算法
21.2.2 幂法
21.3.3 代数算法
本章概要
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习题
参考文献
第22章 无监督学习方法总结
22.1 无监督学习方法的关系和特点
22.1.1 各种方法之间的关系
22.1.2 无监督学习方法
22.1.3 基础及其学习方法
22.2 话题模型之间的关系和特点
参考文献
附录A 梯度下降法
附录B 牛顿法和拟牛顿法
附录C 拉格朗日对偶性
附录D 矩阵的基本子空间
附录E KL散度的定义和狄利克雷分布的性质
索引
有同学将第一版相关的机器学习算法用python实现了一遍，可以参考：
https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm （致力于将李航博士《统计学习方法》一书中所有算法实现一遍）
最后附上清华大学深圳研究生院袁春老师精心制作了第一版十二章的课件，关注公众号AINLP，回复”tongjixuexi”获取：
