统计学习方法笔记（部分算法含matlab代码）

【实例简介】
以李航《统计学习方法》为参考，包含自己的理解和部分相关代码~有所不对请大家指出，新手上路，请多指教。
【实例截图】
【核心代码】
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└── 统计学习方法
├── Boost算法
│   └── Adaboost.pdf
├── HMM算法
│   ├── forwardalgorithm.m
│   ├── HMM.pdf
│   ├── HMM学习最佳范例.pdf
│   ├── recursive1.m
│   ├── recursive.m
│   └── viterbi.m
├── KNN算法
│   ├── data.txt
│   ├── distancecount.asv
│   ├── distancecount.m
│   ├── kdtree
│   │   ├── kdtree
│   │   │   ├── example.jpg
│   │   │   ├── kd_buildtree.m
│   │   │   ├── kd_closestpointfast.m
│   │   │   ├── kd_closestpointgood.m
│   │   │   ├── kd_demo.m
│   │   │   ├── kd_knn.m
│   │   │   ├── kd_nclosestpoints.m
│   │   │   ├── kd_plotbox.m
│   │   │   └── kd_rangequery.m
│   │   ├── KNN.py
│   │   └── license.txt
│   ├── kdtree_cpp_warpper
│   │   ├── TestKdtree
│   │   │   ├── kdtree.c
│   │   │   ├── kdtree.h
│   │   │   ├── kdtree.o
│   │   │   ├── TestKdtree.cpp
│   │   │   ├── TestKdtree.dsp
│   │   │   └── TestKdtree.vcproj
│   │   └── TestKdtree.sln
│   ├── knearestneighbor.asv
│   ├── knearestneighbor.m
│   └── k近邻法KNN笔记.pdf
├── SVM算法
│   ├── SVM.pdf
│   └── 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.pdf
├── 决策树算法
│   ├── BuildTree.m
│   ├── CalcuteNode.m
│   ├── CEntropy.m
│   ├── data.txt
│   ├── decisionTree.m
│   └── main.m
├── 感知机算法
│   ├── ~$感知机笔记.docx
│   ├── digitdata2.txt
│   ├── ganzhiji.m
│   ├── Perceptron.asv
│   ├── Perceptron.m
│   └── 感知机笔记.pdf
└── 朴素贝叶斯法
├── naiverBayes.asv
├── naiverBayesl.m
├── naiverBayes.m
└── 朴素贝叶斯分类法笔记.pdf

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