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统计学习方法及其Python代码的实现。

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简介：
本手册对统计学习的核心方法进行了详尽而全面的阐述，尤其着重介绍了监督学习范畴。内容涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升算法、期望最大化算法（EM算法）、隐马尔可夫模型以及条件随机场等多种技术。除开第一章的绪论和末章的总结外，每一章均深入剖析了一种特定的方法。本书的叙述以实际问题或典型案例为切入点，循序渐进地深入探讨，力求清晰地展现方法论思路，并提供必要的数学证明，旨在帮助读者深刻理解统计学习方法的内在逻辑，并掌握其灵活应用。为了更好地满足读者的进一步学习需求，本书还补充了相关的研究进展，提供了若干辅助练习题目的实例，以及主要的参考文献列表。

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  • Python中的统计学习方法及其代码实现
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    《Python中的统计学习方法及其代码实现》是一本介绍如何使用Python进行统计学习和机器学习实践的书籍。书中详细讲解了各种算法原理，并提供了丰富的示例代码，帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。 该书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，尤其侧重于监督学习的方法。书中详细讲解了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、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技术。除了第一章概论以及最后一章总结之外，每一章节都集中介绍了一种特定的方法。 书中从具体问题或实例出发，逐步深入地解释了各种统计学习方法的思路，并提供了必要的数学推导过程，使读者能够更好地理解这些方法的本质并学会如何应用它们。为了满足那些希望进一步研究和探索相关领域的读者需求，本书还简要介绍了相关的前沿研究成果，并提供了一些习题以及主要参考文献供读者查阅。
     
  • 统计学习方法代码：手动实现李航《统计学习方法》中的所有算法
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    本项目旨在通过Python等编程语言手动实现李航教授《统计学习方法》一书中的各种算法，包括感知机、K近邻、朴素贝叶斯和支持向量机等。适合机器学习爱好者和研究者参考实践。 前言力求每行代码都有注释，并在重要部分注明公式来源。这样学习者可以照着公式看程序，让代码有据可查。如果时间允许的话，可能会试着给每一章写一篇博客。 2021年1月27日更新：部分无监督算法已更新！欢迎其他同学补充相关算法！ 实现： - 第二章 感知机 - 第三章 K近邻 - 第四章 朴素贝叶斯 - 第五章 决策树 - 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型： - 逻辑斯蒂回归 - 最大熵 第七章 支持向量机： 第八章 提升方法： Mnist数据集已转换为csv格式，由于文件体积较大（107MB），以压缩包形式提供。下载后请直接解压Mnist文件内的压缩包使用。
     
  • EM算法及Python实现与推广《统计学习方法》李航
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    本书通过讲解EM（期望最大化）算法的基本原理及其在统计学习中的应用，并结合Python代码实例进行详细说明，帮助读者深入理解《统计学习方法》一书中的相关内容。 经典书籍《统计学习方法》由李航撰写，其中第9章介绍了EM算法及其推广，并提供了Python代码实现。
     
  • AUC计算方法及Python代码实现
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    本文介绍了AUC指标的概念及其在机器学习模型评估中的重要性，并提供了详细的Python代码示例来演示如何计算和可视化AUC值。 今天为大家分享一篇关于AUC计算方法及其Python实现代码的文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
     
  • Python代码实现的A*算法学习
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    本简介探讨了通过Python编程语言来理解和实现经典的A*搜索算法的过程。适合对路径寻找和图论感兴趣的初学者与进阶者阅读。 A*算法是路径规划中最经典的算法之一。这段代码是在学习过程中用Python编写的，能够生成指定大小的地图，并在地图上随机生成障碍物，然后使用该算法寻找最优路径。
     
  • 强化学习基础及其实现代码
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    本课程全面介绍强化学习的基础理论与方法，并结合实际案例讲解如何编写实现算法的代码。适合初学者快速掌握相关知识和技术要点。 资料介绍了强化学习的基本概念、与其他机器学习方法的比较、基本原理以及简单代码实例。
     
  • 机器学习中的距离计算公式及其Python实现
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    本文介绍在机器学习中常用的几种距离计算方法，并提供相应的Python代码示例，帮助读者理解和应用这些技术。 余弦距离、欧氏距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离以及标准化欧式距离都是常用的相似度或相异度计算方法，而皮尔逊相关系数则常用于衡量两个变量之间的线性关系强度。
     
  • 《统计学习方法》Python笔记
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    《统计学习方法》Python笔记是一系列基于《统计学习方法》书籍的学习记录和代码实现，旨在通过Python语言实践统计学中的各类算法模型。 《统计学习方法》笔记：使用Python实现书中各个算法，并采用Jupyter Notebook格式。
     
  • 机器学习数学理论及Python代码实现
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    本书深入浅出地介绍了机器学习中的关键数学原理，并通过丰富的Python编程实例来帮助读者理解这些抽象的概念和算法。适合对机器学习感兴趣的初学者以及专业人士阅读参考。 本段落探讨了机器学习的数学理论基础及其在Python中的代码实现。
     
  • 极限学习算法(ELM)及其 MATLAB 实现
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    本简介探讨极限学习机（ELM）算法原理，并提供其在MATLAB环境中的实现方法与应用案例分析。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是由黄广斌提出的一种求解单隐层神经网络的算法。ELM的最大特点是，在保证学习精度的前提下，它比传统的学习算法更快地解决了传统神经网络尤其是单隐层前馈神经网络（SLFNs）的问题。