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Statistical-Learning-Method_Code

Statistical-Learning-Method_Code

《统计学习方法》算法实现与详细注释

本项目实现了《统计学习方法》一书中的机器学习算法，涵盖监督学习和无监督学习方法。代码采用Python编写，每行均有详细注释，关键部分标注公式出处。项目还提供相关博客链接，旨在帮助学习者深入理解算法原理，适合机器学习入门者参考学习。

统计学习方法机器学习代码实现监督学习无监督学习Github开源项目
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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，学习者可以对照公式看程序，让代码有据可查。

图片

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。

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。

【更新】

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）

实现

监督部分

第二章 感知器：

博客：统计学习方法|感知器原理剖析及实现
实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py

第三章 K最近邻：

博客：统计学习方法|K最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 逻辑回归与最大熵模型：

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

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

无监督部分

第十四章 聚类方法

实现：K-means_Clustering.py

实现：Hierachical_Clustering.py

第十六章 主成分分析

实现：PCA.py

第十七章 潜在语义分析

实现：LSA.py

第十八章 概率潜在语义分析

实现：PLSA.py

第二十章 潜在狄利克雷分配

实现：LDA.py

第二十一章 PageRank算法

实现：Page_Rank.py

许可

本项目内容遵循署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)许可协议。

联系

欢迎提交拉取请求，如有疑问也可通过问题、微信或电子邮件联系。
此外，如果有需要微软亚洲研究院实习内部推荐的同学，欢迎联系。
微信: lvtengchao（请注明"博客-学校/单位-姓名"）
电子邮件: lvtengchao@pku.edu.cn

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