李航，男，畢業于日本京都大學電氣電子工程系，日本東京大學獲得計算機科學博士學位。北京大學、南京大學兼職教授。曾任日本NEC公司中央研究所研究員，微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員、華為技術有限公司諾亞方舟實驗室主任�，F任今日頭條人工智能實驗室主任。
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*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，
