手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法

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作者:Dodo

编辑:深度学习自然语言处理公众号

github:https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code

前言

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。

如果时间充沛的话，可能会试着给每一章写一篇博客。先放个博客链接吧： 传送门 ： http://www.pkudodo.com/ 。

注：其中Mnist数据集已转换为csv格式，由于体积为107M超过限制，改为压缩包形式。下载后务必先将Mnist文件内压缩包直接解压。

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

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