《统计学习方法》+感知机+C++代码(简单)实现

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

《统计学习方法》+《机器学习：实用案例》+《deeplearn with python》

李航大大的书，给找不到资源的同胞们提供，当然买一本本地书也是非常必要的。

读书笔记仅供个人学习使用 本文主要参考书籍为《统计学习方法》(李航)第二版 参考 Sunning_001的博客 决策树决策树的定义if-then 的理解条件概率分布的理解决策树学习特征选择信息增益信息

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

李航的《统计学习方法》，有目录。学习AI的入门书籍；

李航日本京都大学电气工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。曾任职于日本NEC公司中央研究所，微软亚洲研究院高级研究员及主任研究员，现任华为诺亚方舟实验室首席科学家。北京大学、南开大学、西安交通大学客

《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《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

经典书籍《统计学习方法》-李航全书的配套学习课件，包含全部11章节，后附全书总结~