统计学习方法（第二版） 李航

每一单元的知识要点整理，课后习题解答，以及算法的Python实现

第一篇 监督学习

• Chapter1 统计学习及监督学概论
• Chapter2 感知机
• Chapter3 k近邻法
• Chapter4 朴素贝叶斯法
• Chapter5 决策树
• Chapter6 逻辑斯谛回归与最大熵模型
• Chapter7 支持向量机
• Chapter8 提升方法
• Chapter9 EM算法及其推广
• Chapter10 隐马尔可夫模型
• Chapter11 条件随机场
• Chapter12 监督学习方法总结

第二篇 无监督学习

• Chapter13 无监督学习概论
• Chapter14 聚类方法
• Chapter15 奇异值分解
• Chapter16 主成分分析
• Chapter17 潜在语义分析
• Chapter18 概率潜在语义分析
• Chapter19 马尔可夫链蒙特卡罗法
• Chapter20 潜在狄利克雷分配
• Chapter21 PageRank算法
• Chapter22 无监督学习方法总结

参考资料

• 统计学习方法 by李航
• 数学之美 by吴军
• 机器学习 by周志华
• 《统计学习方法》的代码实现

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