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zhangmingling 2006-03-20 09:29:30

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本笔记仅记录《统计学习方法》中各个章节算法|模型的简要概述，比较泛泛而谈，用于应对夏令营面试可能会问的一些问题，不记录证明过程和详细的算法流程。大佬可自行绕路。

李航《统计学习方法》读书笔记阅读目录：目录李航《统计学习方法》读书笔记一、知识点二、感知机三、k 近邻法四、朴素贝叶斯五、决策树六、logistic 回归和最大熵模型七、支持向量机八、提升方法九、EM 算法EM 算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。每次迭代由两步组成：E 步，求期望 ( expectation )，M 步，求极大值 ( maximization )...

文章主要用来记录学习李航老师《统计学习方法（第二版）》的学习笔记，主要根据课本内容来，初步打算先把附录的一些知识点整理了，然后按章节整理内容，希望能互相学习，共同提高！目录（…暂定）统计学习方法读书笔记（一）-绪论（待更新）统计学习方法读书笔记（二）-统计学习及监督学习概述（待更新） ⋮\vdots⋮ ...

全部笔记的汇总贴：统计学习方法读书笔记汇总贴 PDF免费下载：《统计学习方法（第二版）》

参考资料：李航的《统计学习方法》第二版文章内容以图片的形式呈现文章目录参考资料：李航的《统计学习方法》第二版文章内容以图片的形式呈现第一章统计学习及监督学习概论第二章感知器第三章 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第七章支持向量机第八章提升算法第九章 EM算法及其推广第十章隐马尔可夫模型第十一章条件随机场第十二章监督学习方法总结第十三章无监督学习概论第十四章聚类方法第十五章奇异值分解第十六章主成分分析第十七章潜在语义分析第十八章概率潜在语义分

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