手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
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来源:专知
【导读】Dod-o的手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法，
力求每行代码都有注释，重要部分注明公式来源。具体会追求下方这样的代码，学习者可以照着公式看程序，让代码有据可查。
实现
第二章 感知机：
博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现
实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py
第三章 K近邻：
博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现
实现：KNN/KNN.py
第四章 朴素贝叶斯：
博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现
实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py
第五章 决策树：
博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现
实现：DecisionTree/DecisionTree.py
第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型：
博客：逻辑斯蒂回归：统计学习方法|逻辑斯蒂原理剖析及实现
博客：最大熵：统计学习方法|最大熵原理剖析及实现
实现：逻辑斯蒂回归：Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py
实现：最大熵：Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py
第七章 支持向量机：
博客：统计学习方法|支持向量机(SVM)原理剖析及实现
实现：SVM/SVM.py
第八章 提升方法：
实现：AdaBoost/AdaBoost.py
第九章 EM算法及其推广：
实现：EM/EM.py
第十章 隐马尔可夫模型：
实现：HMM/HMM.py
地址：
https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code
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