手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
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监督部分
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
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 潜在语意分析
实现：LSA.py
第十八章 概率潜在语意分析
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
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原始发表：2022-08-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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