10.《矩陣分析》本書從數學分析的角度論述矩陣分析的經典方法和現代方法 ， 取材新 ， 有一定的深度 ， 并給出在多元微積分、復分析、微分方程、量優化、逼近理論中的許多重要應用 。主要內容包括：特征值、特征向量和相似性 ， 酉等價和正規矩陣 ， 標準形 ， Hermite矩陣和對稱矩陣 ， 向量范數和矩陣范數 ， 特征值和估計和擾動 ， 正定矩陣 ， 非負矩陣 。
11.《統計學習方法》本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法 ， 特別是監督學習方法 ， 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等 。除第1章概論和最后一章總結外 ， 每章介紹一種方法 。敘述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 。12.《機器學習導論》對機器學習的定義和應用實例進行了介紹 ， 涵蓋了監督學習 。貝葉斯決策理論 。參數方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數方法、決策樹 。線性判別式、多層感知器 ， 局部模型、隱馬爾可夫模型 。分類算法評估和比較 ， 組合多學習器以及增強學習等 。
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