統(tǒng)計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目，很多都參考這本書。我們近期發(fā)現(xiàn)了一個 GitHub 項目，其用 Python 復現(xiàn)了課程內(nèi)容，并提供這本書的代碼實現(xiàn)和課件。實現(xiàn)代碼的配置環(huán)境是 Python 3.6，已經(jīng)全部測試通過。

項目地址：https://github.com/fengdu78/lihang-code

《統(tǒng)計學習方法》，作者李航，本書全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學習的主要方法，特別是監(jiān)督學習方法，包括感知機、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與支持向量機、提升方法、EM 算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第 1 章概論和最后一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給出必要的數(shù)學推導，便于讀者掌握統(tǒng)計學習方法的實質(zhì)，學會運用。

 

 

統(tǒng)計學習方法的代碼實現(xiàn)

《統(tǒng)計學習方法》官方?jīng)]有提供代碼實現(xiàn)，但是網(wǎng)上有許多機器學習愛好者嘗試對每一章的內(nèi)容進行了代碼實現(xiàn)。作者在 GitHub 網(wǎng)站搜集了一些代碼進行整理，并作了一定的修改，使用 Python3.6 實現(xiàn)了第 1-11 章的課程代碼。

代碼目錄與截圖：

 

 

算法示例

 

 

 

 

 

 

《統(tǒng)計學習方法》課件

作者袁春： 清華大學深圳研究生院，提供了全書 12 章的 PPT 課件。

 

 

 

 

 

 

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1ZVmQ5v9NMJth8C5vWgS2fQ

提取碼: s79v

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