机器学习初学者 07月11日 14:12
李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现(Github标星过万!)
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本文宣布了李航老师的《统计学习方法》第二版代码实现已更新完毕,并提供下载。 这本书系统介绍了统计学习的主要方法,包括监督学习和无监督学习,涵盖感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法等多种算法,被誉为机器学习入门的宝典。文章还提供了代码整理的下载链接,方便读者学习和实践,并感谢了笔记和代码的贡献者。

📚 《统计学习方法》是李航老师编著的经典教材,全面介绍了统计学习方法,特别是监督学习方法,如感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法等。

🔑 该书内容深入浅出,从具体问题或实例出发,阐明思路,给出数学推导,有助于读者掌握统计学习方法的实质。

💻 本文提供了该书第二版代码的实现,方便读者实践和理解书中的算法,可以通过提供的Github链接和公众号获取下载。

💡 代码目录涵盖了该书的主要章节,从统计学习方法概论到各种具体的算法,再到无监督学习,提供了完整的学习资源。

原创 机器学习初学者 2025-07-11 12:02 浙江

李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕,本文提供下载。Github标星过万!(黄海广)

李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕,本文提供下载。(黄海广)

李航老师编写的《统计学习方法》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。

《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。

今天我们将李航老师的《统计学习方法》第二版的代码进行了整理,并提供下载。

非常感谢各位朋友贡献的自己的笔记、代码!

黄海广 2020年6月7日

代码目录

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章 主成分分析

第17章 潜在语义分析

第18章 概率潜在语义分析

第19章 马尔可夫链蒙特卡洛法

第20章 潜在狄利克雷分配

第21章 PageRank算法

第22章 无监督学习方法总结

参考

https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method

https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm

https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale

https://github.com/hktxt/Learn-Statistical-Learning-Method

下载及在线阅读

下载地址:

https://github.com/fengdu78/lihang-code 

在线阅读:

《统计学习方法》的代码实现专辑  

打包下载,可以扫码公众号“机器学习初学者”,回复“李航老师”获取下载地址。

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