【学习笔记】【统计学习方法】第0章—

【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法 Y.G Bingo 统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧！默认输入变量用XXX表示，输出变量用YYY表示概率公式描述：P(X=x)P(X=x)P(X=x)：表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
【统计学习方法】感知机 jyyym ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机，并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn，输出空间是y∈{−1,+1
赠书 | 李航老师的蓝皮书茗创科技
赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段，统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术，并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航，日本京都大学电气电子工程系毕业，日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授，IEEE会士，ACM杰出科学家，CCF高级会员。研究方向包括信息检索，自然语言处理，统计机器学习，及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
统计学习方法（李航）--第二章感知机（比较基础）人間煙火Just
感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型，包括原始形式和对偶形式。（一）感知机模型公式为：f是输出，x是输入，w和b是参数，sign是符号函数（大于0为1，小于0为-1）几何解释：对于特征空间Rn中的一个超平面S，w是S的法向量，b是截距，将超平面空间划分为两个部分，完成2分类任务。（二）学习策略1.数据集的线性可分性：若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割，则称为线性可分。2.学习策略（以
统计学习方法笔记之决策树 Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单，可以将决策树看做一个if-then集合：如果“条件1”，那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出，决策树算法一般包含特征选择，决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（2）6.2 最大熵模型北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第1章统计学习方法概论《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第2章感知机《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻
贝叶斯的缺点人机与认知实验室机器学习人工智能
贝叶斯方法是一种统计学习方法，通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下，后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效，但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子：1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择，先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常困难的，特别是在没有明确领域知识或可靠数据支持的情况下。2、计算复杂度在贝叶斯方法中，计算后验概
机器学习知识体系总结 qq_36661243 机器学习算法
机器学习知识体系总结什么是机器学习？机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识，无论过去，当下和未来，都可以利用某个单一，通用的学习算法中从数据中获取。–《终极算法》什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是一
白铁时代 —— （监督学习）原理推导人生简洁之道 2020年 -面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型(
最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型 weixin_39669638 最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记，能力有限，无法对著作中的公式推导做进一步发挥，也无法保证自己的理解是完全正确的，特此说明，恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第1章统计学习方法概论《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第2章感知机《统
李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码詹sir的BLOG 大数据 python 决策树算法剪枝
目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题，李航的书中主要讲解的是分类树，构建决策树分为三个过程，分别是特征选择、决策树生成、决
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树（代码python实践）北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树，例5.3scikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第4章朴素贝叶斯法北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯scikit-learn实例scikit-learn：伯努利模型和多项式模型《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python 机器学习
文章目录第1章统计学习方法概论1.1统计学习1．统计学习的特点2．统计学习的对象3．统计学习的目的4．统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证1.5.1正则化1.5.2交叉验证1.6泛化能力1.6.1泛化误差1.6.2泛化误
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python 机器学习
文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践：二分类模型（iris数据集）数据集可视化：Perceptronscikit-learn实例《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第2章感知机《统计学习方
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第3章 k邻近邻法北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录第3章k邻近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.2.1模型3.2.2距离度量3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3k近邻法的实现：kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn实例kd树:构造平衡kd树算法例3.2《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从
《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树北方骑马的萝卜机器学习笔记学习方法笔记 python
文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益5.2.3信息增益比5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于pyt
自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段) 2301_76571514 自然语言处理自然语言处理人工智能
一、历史发展自然语言处理的研究始于20世纪50年代初期，当时的主要任务是理解自然语言，并将其转换为机器语言。随着计算机硬件和软件的不断发展，NLP也得以逐步发展。在20世纪70年代，Chomsky提出了语法结构理论，使NLP的研究进一步深化。此后，人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题，例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得
机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结北航程序员小C 机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex，因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览，也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记，Code文件夹下为代码，Data文件夹下为
机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）在半岛铁盒里机器学习机器学习笔记学习方法
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么：当模型复杂度越高，对训练集拟合程度越高，然而对新样本的泛化能力却下降了，此时出现overfitting（过拟合）与泛化能力：模型复杂度与泛化
统计学习方法-第1章-绪论 chiemon
2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型）按算法分类在线学习、批量学习按技巧分类贝叶斯学习、核方法统计学习方法三要素模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数。假设空间$\mathcal{F}$输入空间$\mathc
【机器学习】基本模型简易代码整理 _hermit: 机器学习机器学习人工智能学习算法
目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结，仅供参考。对数几率回归对数几率回归（LogisticRegression）是机器学习中一种广泛应用的统计学习方法，主要用于二分类问题。尽管其名字中包含“回归”这个词，但实际上它是一种分类算法，而不是传统的回归算法。原理对数几率回归的核心思想是使
机器学习：李航统计学习方法笔记 lealzhan 机器学习算法
詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach：k近邻/knn线性分类模型感知机
机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！ Python算法实战机器学习算法实战机器学习算法人工智能 python
文章目录1、什么是时间序列预测?技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer类模型大家好，今天开始，我给大家分享时间序列预测算法（理论与实战案例），本篇文章从整体上概述什么是时间序列，时间序列的评价指标，及时间序列中常用的预测算法1、什么是
逻辑回归（解决分类问题） Visual code AlCv 人工智能入门逻辑回归回归分类
定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。它基于线性回归模型，但使用了逻辑函数（也称为S形函数）来将输出限制在0到1之间，表示事件发生的概率。逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤
Machine Learning Series--Linear Regression 22岁开始
前言最近看了李航老师的《统计学习方法》，还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程（网易公开课上有，较老的版本）。自从看过《统计学习方法》之后，发现笔记不看其实学习效果并不好。因此想以电子版格式写下来记录，一方面加深自己的印象，一方面也是希望能够和大家交流。此版本大致与吴恩达老师的《机器学习》课程一致，因为是结合他的课程以及我之前的《统计学习方法》笔记来写的这一系列文章。以下观点均是本人在学习过程当
统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型 Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog逻辑斯谛回归（LogisticRegression）模型是经典的分类方法，而最大熵则是概率模型中学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximumentropymodel）。两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量，服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数：其中，是位置参数，为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数
AdaBoost算法的详细数学推导过程！！孤嶋算法人工智能机器学习 AdaBoost
AdaBoost（AdaptiveBoosting）提升（boosting）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器(又称为
逻辑回归（Logistic Regression）草明数据结构与算法人工智能算法机器学习
什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。它是一种线性模型，常用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。对于二分类问题，模型表示如下：其中b0,b1,b2,…,bn
集合框架天子之骄 java 数据结构集合框架
集合框架集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。简单介绍： Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 java enum Table Driven 表驱动
实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
Jquery 总结 cuishikuan java jquery Ajax Web jquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
面向对象概念的提出麦田的设计者 java 面向对象面向过程
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linux网口绑定被触发 linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。一、环境描述我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
XML基础语法肆无忌惮_ xml
一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。二、为什么学习XML？用来解决程序间数据传输的格式问题做配置文件充当小型数据库三、XML与HTM
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redis范围查询应用-查找IP所在城市矮蛋蛋 redis
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输入两个整数，计算百分比 alleni123 java
public static String getPercent(int x, int total){ double result=(x*1.0)/(total*1.0); System.out.println(result); DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
百合——————>怎么学习计算机语言百合不是茶 java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
linux下tomcat开机自启动 bijian1013 tomcat
方法一：修改Tomcat/bin/startup.sh 为: export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CATALINA_H
spring aop实例 bijian1013 java spring AOP
1.AdviceMethods.java package com.bijian.study.spring.aop.schema; public class AdviceMethods { public void preGreeting() { System.out.println("--how are you!--"); } } 2.beans.x
[Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization bit1129 serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义 Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。 GsonBuilder用于
【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题 bit1129 Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次，具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
shell脚本批量检测端口是否被占用脚本 ronin47
#!/bin/bash cat ports |while read line do#nc -z -w 10 $line nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then echo $line:ok else echo $line:fail fi done 这里的ports 既可以是文件
java-2.设计包含min函数的栈 bylijinnan java
具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MinStack { //maybe we can use origin array rathe
Netty源码学习-ChannelHandler bylijinnan java netty
一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete），它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 p
java生成随机数 cngolon java
方法一： /** * 生成随机数 * @author [email protected] * @return */ public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){ StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer(); Date dateTime = new D
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在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。明确入行的目的很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
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1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。 2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。 3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。 4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。 &n
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【学习笔记】【统计学习方法】第0章——引言

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