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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

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2.1 C的数据类型 2.2 常量与变量 2.3 整型数据 2.4 实型数据 2.5 字符型数据 2.6 变量赋初值 2.7 各类数值型数据间的混合运算 2.8 算术运算符和算术表达式 2.9 赋值运算符和赋值表达式 2.10 关系运算、逻辑运算、条件运算 2.11 逗号运算符和逗号表达式