機器學習入門寶典《統(tǒng)計學習方法》的介紹

《統(tǒng)計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目，很多都參考這本書。本站根據(jù)網(wǎng)上資料用python復現(xiàn)了課程內(nèi)容，并提供本書的代碼實現(xiàn)、課件及電子書下載。

《統(tǒng)計學習方法》簡介

《統(tǒng)計學習方法》全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計學習的主要方法，特別是監(jiān)督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與支持向量機、提升方法、em算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第1章概論和最后一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或?qū)嵗胧郑蓽\入深，闡明思路，給出必要的數(shù)學推導，便于讀者掌握統(tǒng)計學習方法的實質(zhì)，學會運用。

《統(tǒng)計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目，很多都參考這本書。

課程目錄:

第1章 統(tǒng)計學習方法概論

第2章 感知機

第3章 k近鄰法

第4章 樸素貝葉斯

第5章 決策樹

第6章 邏輯斯諦回歸

第7章 支持向量機

第8章 提升方法

第9章 EM算法及其推廣

第10章 隱馬爾可夫模型

第11章 條件隨機場

第12章 統(tǒng)計學習方法總結

統(tǒng)計學習方法的代碼實現(xiàn)

《統(tǒng)計學習方法》官方?jīng)]有提供代碼實現(xiàn)，但是網(wǎng)上有許多機器學習愛好者嘗試對每一章的內(nèi)容進行了代碼實現(xiàn)。

本站在github網(wǎng)站搜集了一些代碼進行整理，并作了一定的修改，使用python3.6實現(xiàn)了第1-11章的課程代碼。

代碼目錄與截圖：

圖：代碼目錄（ipynb格式）

圖：代碼截圖（ipynb格式）

課件

《統(tǒng)計學習方法》課件

作者袁春： 清華大學深圳研究生院，提供了全書12章的PPT課件。

圖：課件截圖

總結

《統(tǒng)計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，本站根據(jù)網(wǎng)上資料用python復現(xiàn)了課程內(nèi)容（僅第11章條件隨機場有小部分尚未復現(xiàn)），并提供本書的代碼實現(xiàn)、課件及電子書下載。