李航博士《统计学习方法》(第2版)阅读笔记,带有部分习题解答。基于 python 3.7 实现并补充了一些模型
目录 | Jupyter NoteBook | HTML |
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1.监督学习与监督学习概论 | HTML | |
2.感知机 | HTML | |
3.k 近邻法 | HTML | |
4.朴素贝叶斯法 | HTML | |
5.决策树 | HTML | |
6.逻辑斯蒂回归和最大熵模型 | HTML | |
7.支持向量机 | HTML | |
8.Adaboost | HTML | |
--8.1 GBDT | HTML | |
--8.2 XGBoost 和 LightGBM | HTML | |
9.CRF | HTML | |
10.k 均值聚类 | HTML | |
11.潜在狄利克雷分配(LDA) | HTML |