Springer 统计学习导论与R应用第八次印刷2017年

统计学习理论Statistical Learning Theory - Vapnik - 1998 中文版本

绝版书籍，国内系统的介绍统计学习理论以及支持向量机理论的为数不多的著作。

机器学习相关算法理论基础，感知机，k邻近算法，贝叶斯，决策树，逻辑斯底回归，支持向量机，EM算法，隐马尔可夫等

李航老师编写的《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。 《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。 文件是将李航老师的《统计学习方法》第二版整理的代码，资源来自机器学习初学者（公众号）

The Elements of Statistical Learning 统计学习的基础 原版英文 第二版

行业分类-电信-一种基于统计学习理论的XLPE电缆局部放电信号估计方法.rar

Introduction to Statistical Machine Learning 英文版

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

经典书籍《统计学习方法》李航，第8章 提升方法(Ada Boost) -Python代码