关于早期的学习机器理论的一些相关知识，英文版本，电子版的
2022-03-10 17:57:14
15.99MB
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The Elements of Statistical Learning的原版PDF，感觉翻译比较渣就去找了原书
2022-03-06 11:31:52
20.05MB
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《统计学习方法》训练营
课程资料
优秀github资源：
本训练营的学习安排与课程任务：详见文件夹Books中的《统计学习方法作业》doc文档
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课程安排（第四期）
总课时：5 周
第一周
1 学习第1章统计学习方法概论
2 学习第2章感知机
3 学习第3章k近邻
第二周
4 学习第4章朴素贝叶斯法
5 学习第5章决策树
第三周
6 学习第6章Logistic回归与最大熵模
7 学习第7章支持向量机
第四周
8 学习第8章提升方法
9 学习第9章EM算法及推广
第五周
10 学习第10章隐马尔科夫模型
11 学习第11章条件随机场
项目结构
Books--------------------------------------作业汇总和视频笔记的pdf
docs--------
2022-03-03 01:34:00
20.53MB
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一本机器学习入门的好书，同时伴有大量R语言的例子，是用R语言敲开机器学习大门的不二书选！Springer出版的经典书籍，很接地气。
2022-02-25 12:14:42
10.46MB
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来自于斯坦福大学统计学院Hastie教授的经典教材，（ESL高清彩色英文+中文）The Elements of Statistical Learning。内容广泛，包括有监督学习、无监督学习等等，是从事数据挖掘和机器学习研究的经典教材。
2022-01-22 23:14:56
52.46MB
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统计学习理论大师Vapnik的 The Nature Of Statistical Learning第二版。这个版本是可以复制的，很完美。
2022-01-08 11:42:05
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《The nature of statistical learning theory》
统计学习的经典
2022-01-08 11:34:13
9.42MB
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一，介绍
《统计学习方法》，作者李航，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，由浅进入深层，调整思路，提供必要的数学推导，适当的读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。
书籍目录：
第1章统计学习方法概论
第2章感知机
第3章k近邻法
第4章朴素贝叶斯
第5章决策树
第6章逻辑斯谛回归
第7章支持向量机
第8章提升方法
第9章EM算法及其推广
第10章隐马尔可夫模型
第11章条件随机场
第12章统计学习方法总结
二，代码实现
请查看
三，课件PPT
请查看
2021-12-28 21:26:35
15.43MB
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The Nature Of Statistical Learning Theory
2021-12-18 22:41:25
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这是由斯坦福大学计算机系教授Percy Liang整理了一个统计学习理论笔记
6 Neural networks(skipped in class)
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6.1 Motivation(Lecture 16
2021-12-18 22:37:03
1.2MB
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