machinelearning+李航的《统计学习方法》PDF资源
经典书籍《统计学习方法》李航,第4章 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)-Python代码
经典书籍《统计学习方法》李航,第9章 EM算法及其推广(EM) -Python代码
经典书籍《统计学习方法》李航,第6章逻辑斯谛回归(LogisticRegression)-Python代码
李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典。现如今,统计学习方法(第2版)于今年5月份出版,在第一版监督学习的基础上,增加了无监督学习内容,更加丰富,是非常值得学习材料。最近清华大学深圳研究
前言 力求每行代码都有注释,重要部分注明了公式来源。具体会追求下面这样的代码,学习者可以照着公式看程序,让代码有据可查。 如果时间充沛的话,可能会试着给每一章写一篇博客。先放个博客链接吧:。 注:其中
统计学习方法(中文文档请往下翻) 实现统计学习方法(李航)介绍的所有算法。 特征 完成。 本书介绍的所有算法均已实现,包括 由kd-tree提供支持的kNN。 最大熵模型。 我找不到其他实现此算法的存
李航老师的统计学习方法是机器学习领域的经典书籍,此处分享的资源是我读后自己整理添加了完整的章节目录,而且根据自己的理解划了一些重点,希望对大家有所帮助。
2012版李航《统计学习方法》,带有完整目录 目录为个人制作,已经校对,无错误 需要注意,该版本的《统计机器学习》清晰度较高,但不是高清版本。阅读上不存在障碍,需要学习的请自行下载!
机器学习入门必读,本书将为初学者学习机器学习打下坚实的数学理论基础,全书语言简练严谨,难度适中,希望下载的朋友坚持读完,后面的学习必将势如破竹