Statistic-study-notes 李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括： 1、每章重点数学公式的手动推导 均为手写然后扫描成图片，字迹不工整还望谅解，之后有时间会用Latex修正 点击数学公式没有出现图片的情况 需要搭梯子才可以在线预览到数学推导的图片... 3.1 无数学推导，偏重算法实现-KNN 5.1 无数学推导，偏重算法实现-决策树 6.1 最大熵模型的数学推导 6.2 拉格朗日对偶性问题的数学推导 6.3 改进的迭代尺度法数学推导 7.第七章数学公式推导 7.1 软间隔最大化对偶问题 7.2 证明最大间隔分离超平面存在唯一性 8.第八章数学公式推导 8.1 证明AdaBoost是前向分步加法算法的特例 8.2 证明AdaBoost的训练误差界 9.第九章数学公式推导 9.1 EM算法的导出 9.2 用EM算法估计高斯模混合模型 10.第十章数学公式推导 10.1

kd树(K-dimension tree)是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是是一种二叉树，表示对k维空间的一个划分，构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将K维空间切分，构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域。利用kd树可以省去对大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量。

代码实现李航统计学习经典算法，包含EM，SVM，决策树等

李航《统计学习方法》第2版算法代码.zip

手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法.zip

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书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、逻辑斯谛回归与最大熵模型、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。

李航统计学方法标记版，用于基础算法理解，应对算法岗面试

本文档为李航《统计学习方法》，可直接复制文本，方便笔记记录, 解压 文件获取pdf

机器学习 统计学习

李航版机器学习配套代码