统计学习方法

李航的统计学习方法，高清带完整书签+目录。详细介绍支持向量机、Boosting、最大熵、条件随机场等十个统计学习方法。

李航作者写的统计学习方法，这本书非常经典。这是这本书配套的ppt，方便学习理解

本压缩包包含12个PPT，详细讲解李航《统计学习方法》一书，章节对应，通俗易懂。是学习机器学习基础知识的必备利器。

《统计学习方法》的代码实现

某些ML算法的实现 《统计学习方法》一书中算法的实现 《统计学习方法》 python实现 使用MNIST数据集来验证算法。 该存储库仍在更新中。 已实施: kd-tree用于实现KNN 使用SGD或准

这份课件以通俗易懂的方式阐释了统计学习的核心理论与实用方法，涵盖监督学习、无监督学习以及半监督学习等多个领域，帮助学习者全面掌握不同学习问题和算法。

李航蓝皮书《统计学习方法》配套PPT，由清华大学深圳研究院袁春老师制作，特意分享出来供大家学习

综述统计学习的定义、研究对象与方法； 监督学； 统计学习方法的三要素：模型、策略和算法； 模型选择，包括正则化、交叉验证与学习的泛化能力； 生成模型与判别模型； 监督学习方法的应用：分类问题、标注问题

包含统计学习方法，集体智慧编程，机器学习实战3本书

总结《统计学习方法》学习心得 统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 统计学习的研究对象是数据(data),