统计学习方法 本书已经出第二版,2019年5月之后所有内容更新参考第二版第一次印刷。 第一版内容见Release first_edition [TOC] 工具包 为方便学习,整理一些工具说明。 GitHub的markdown公式支持一般,推荐使用Chrome插件TeX All the Things来渲染TeX公式,,本地Markdown编辑器推荐Typora,注意Ctrl+, 打开Preferences,Synt...
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 监督学习方法总结 第13章 无监督学习概论 第14章 聚类方法 第15章 奇异值分解 第16...
✒统计学习方法第二版(李航) 学习笔记、代码实现、课后习题. Contribute to librauee/Statistical-Learning development by creating an account on GitHub.
C++学习:LearnCPP 漫长的岁月告别 170 0 学它!李航《统计学习方法》课件,清华大学深圳研究院教授 漫长的岁月告别 26 0 《30天吃掉那只TensorFlow2》github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days 漫长的岁月告别 26 0 视与听2022版 top100 漫长的岁月告别 101 0 ...
第21章 PageRank算法 第22章 无监督学习方法总结 第二个资源的地址: https://github.com/AIDajiangtang/Statistical-Learning-Method_Code 该资源与前一个一样,都是对《统计学习方法》的源码实现。 但我仍然强烈推荐它,因为它的注释太详细了,几乎每一行代码都有一个注释,足见作者的功力。
来源:Github 编辑:大明【新智元导读】李航博士的《统计学习方法》是机器学习爱好者的必读书之一,近日,该书中实例的Python代码实现登上Github每日热榜榜首。该资源使用Jupyter Notebook,目前更新了前13章内容,未来将陆续更新第二版的其他新增内容。来和AI大咖们一起讨论吧。
2.https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm (标星:4.2k+) 这个仓库不介绍任何机器学习算法的原理,只是将《统计学习方法》中每一章的算法用我自己的方式实现一遍。除了李航书上的算法外,还实现了一些其他机器学习的算法,这个仓库用Python代码实现。(更新完十二章) ...
李航的《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。之前,红色石头在本公众号上也发表过一些关于这本书的一些笔记和 Python 代码,目的是给大家啃这本书带来一些便利。刚刚,红色石头发现黄海广博士在自己的 GitHub 上又更新了《统计学习方法》的 Pyt...
李航《统计学习方法》第2版书中全部算法 两个项目都是用jupyter notebook 来写的,可以非常方便的在线观察结果。 课件详情 共22章详解监督学习和无监督学习 第一章机器学习和统计学习实例截图 第三章K-近邻算法实例截图 现在免费分享出来,有需要的读者可以下载学习,在下面的公众号里回复关键字:李航,就行。
【新智元导读】李航博士的《统计学习方法》是机器学习爱好者的必读书之一,近日,该书中实例的Python代码实现登上Github每日热榜榜首。该资源使用Jupyter Notebook,目前更新了前13章内容,未来将陆续更新第二版的其他新增内容。来新智元 AI 朋友圈和AI大咖们一起讨论吧。