《统计学习方法》的python代码实现、电子书及课件(转载)

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《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目,很多都参考这本书。本站根据网上资料用python复现了课程内容,并提供本书的代码实现、课件及电子书下载。

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《统计学习方法》简介

《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、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。

《统计学习方法》 可以说是机器学习的入门宝典,许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目,很多都参考这本书。

课程目录:
第1章 统计学习方法概论
第2章 感知机
第3章 k近邻法
第4章 朴素贝叶斯
第5章 决策树
第6章 逻辑斯谛回归
第7章 支持向量机
第8章 提升方法
第9章 EM算法及其推广
第10章 隐马尔可夫模型
第11章 条件随机场
第12章 统计学习方法总结

参考网址

wzyonggege/statistical-learning-method
WenDesi/lihang_book_algorithm
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