统计学习方法课程讲义

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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

《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

李航 统计学习方法PDF版，内带有书签，方面学习，上传给大家

统计学习是关于计算机基于数据建构概率模型

《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

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

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。

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

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