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学习《统计学习方法》并实现其中的大部分算法

学习《统计学习方法》

介绍

花了两个月的时间去学习，又花了整整三天的时间把实现过的代码重新写在 Jupyter 上面，并尽量写清楚注释。

过程真的很艰难，越学习越知道自己不懂的越多。比如 最大熵 和 SMO 算法卡了很久才勉强弄懂大概。又比如，书上的 改进的迭代尺度法 的证明。看的也是一脸懵逼。

在学习计算机的道路上慢慢熬下去吧。与诸位共勉

第一次这么认真完成一个仓库

• 每一章的代码我都尽量写清楚注释

• 为了方便阅读，我把代码重新写在了 Jupyter 上面

• 在每一章，我都留下了我看过的视频和博客，以及自己写的博客。方便后来者学习。

目录

代码全部都在 code 文件夹里面

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

代码参考

不参考别人的代码，我是不可能写出来的。这里有三个大神的仓库，也是实现《统计学习方法》

• fengdu78

• wzyonggege

• Dod-o

最后

看我这么认真写了注释，还把视频教程分享了出来。给个 star 吧！

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