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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,学习者可以对照公式看程序,让代码有据可查。
如果时间充裕的话,可能会尝试为每一章写一篇博客。先放个博客链接吧:传送门。
书籍出版:目前已与人民邮电出版社签订合同,未来将结合该仓库整理出版机器学习实践相关书籍。同时会在book分支中对代码进行重构,欢迎在issue中提建议!现有的issue问题也会考虑进去。(2022年2月12日)
线下培训:女朋友计划近期开办ML/MLP/CV线下培训班,地点北上广深杭,目标各方向快速入门,正在筹备。这里帮她打个广告,可以添加微信15324951814(备注线下培训)。本人也会被拉过去义务评估课程质量。。。(2022年2月12日)
无监督部分更新:部分无监督算法已更新!!!该部分由Harold-Ran提供,在此感谢!欢迎有其他算法补充的同学也添加我微信并提交PR!(2021年1月27日)
博客:统计学习方法|感知器原理剖析及实现
实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py
博客:统计学习方法|K最近邻原理剖析及实现
实现:KNN/KNN.py
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
博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现
实现:DecisionTree/DecisionTree.py
博客:逻辑回归:统计学习方法|逻辑回归原理剖析及实现
博客:最大熵:统计学习方法|最大熵原理剖析及实现
实现:逻辑回归:Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py
实现:最大熵:Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py
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
实现:EM/EM.py
实现:HMM/HMM.py
实现:PCA.py
实现:LSA.py
实现:PLSA.py
实现:LDA.py
实现:Page_Rank.py
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