李航.统计学习方法电子版。机器学习数据挖掘NLP相关的知识
此压缩包包含蓝皮书也就是李航老师的统计学习方法的相关资料,是本人正在用的,包含书籍电子版,每一章的算法代码Python实现和李航老师制作的PPT,分享给大家!
刚刚找完工作的人尝试答一下,假设题主在准备明年的秋招 李航老师的《统计学习方法》非常好,算法大概包括NB、LR、SVM、CART、GBDT、感知机、最大熵、EM、HMM、CRF,书中例子、推导、算法相
蓝皮书,统计学习方法,李航,经典教材,非扫描版,pdf版本。
李航老师的统计学习方法课件及完整代码实现,包括1-11章,感知机,k近邻算法,朴素贝叶斯,决策树,逻辑斯蒂回归,支持向量机等等,jupyternotebook完整版。课件是李航和袁春老师在清华的授课课
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
机器学习经典书籍《统计学习方法》,带书签
机器学习经典书籍《统计学习方法》,带书签
该资源是一本很不错的数理统计学方法书,可以当做一本工具书,特别对于机器学习的学习者,必读。
K近邻算法简介 K近邻法是一种基本分类与回归方法。K近邻法的输入为实例的特征向量(特征空间的点),输出为实例的类别,可以取多类。 K近邻算法假设给定一个训练数据集,其训练数据集实例的类别已定,对新的输
