统计学习算法（李航）

统计学习方法 李航 学习总结 学习笔记 高清版

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

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

《AnOverviewofStatisticalLearning》中文版，清晰无水印

大神推荐之机器学习入门书籍，主要为数学基础。

机器学习和统计学学习的资料，非扫描件十分清晰，希望能帮到学习这方面知识的同学。

《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，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

李航统计学习方法上所有算法的Python，可以看看别人怎么实现算法的，以及怎么封装算法的。

机器学习的基础教程，监督学习、感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、AdaBoost算法、隐马尔可夫模型，高清带标签

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