实例介绍
【实例简介】
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、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。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
【实例截图】
【核心代码】
16359647922589135586.zip
└── 统计学习方法及代码实现(Python)
├── code
│ ├── gongzhong.jpg
│ ├── readme.md
│ ├── 第10章 隐马尔可夫模型(HMM)
│ │ └── HMM.ipynb
│ ├── 第11章 条件随机场(CRF)
│ │ └── CRF.ipynb
│ ├── 第1章 统计学习方法概论(LeastSquaresMethod)
│ │ └── least_sqaure_method.ipynb
│ ├── 第2章 感知机(Perceptron)
│ │ └── Iris_perceptron.ipynb
│ ├── 第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)
│ │ ├── KDT.py
│ │ └── KNN.ipynb
│ ├── 第4章 朴素贝叶斯(NaiveBayes)
│ │ └── GaussianNB.ipynb
│ ├── 第5章 决策树(DecisonTree)
│ │ ├── Decision Tree (ID3 剪枝)
│ │ ├── DT.ipynb
│ │ └── mytree.pdf
│ ├── 第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression)
│ │ ├── LR.ipynb
│ │ └── 最大熵模型 IIS.py
│ ├── 第7章 支持向量机(SVM)
│ │ └── support-vector-machine.ipynb
│ ├── 第8章 提升方法(AdaBoost)
│ │ └── Adaboost.ipynb
│ └── 第9章 EM算法及其推广(EM)
│ └── em.ipynb
├── readme.txt
└── 统计学习方法.pdf
13 directories, 19 files
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、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。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
【实例截图】
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16359647922589135586.zip
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│ ├── gongzhong.jpg
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│ ├── 第10章 隐马尔可夫模型(HMM)
│ │ └── HMM.ipynb
│ ├── 第11章 条件随机场(CRF)
│ │ └── CRF.ipynb
│ ├── 第1章 统计学习方法概论(LeastSquaresMethod)
│ │ └── least_sqaure_method.ipynb
│ ├── 第2章 感知机(Perceptron)
│ │ └── Iris_perceptron.ipynb
│ ├── 第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)
│ │ ├── KDT.py
│ │ └── KNN.ipynb
│ ├── 第4章 朴素贝叶斯(NaiveBayes)
│ │ └── GaussianNB.ipynb
│ ├── 第5章 决策树(DecisonTree)
│ │ ├── Decision Tree (ID3 剪枝)
│ │ ├── DT.ipynb
│ │ └── mytree.pdf
│ ├── 第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression)
│ │ ├── LR.ipynb
│ │ └── 最大熵模型 IIS.py
│ ├── 第7章 支持向量机(SVM)
│ │ └── support-vector-machine.ipynb
│ ├── 第8章 提升方法(AdaBoost)
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