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。

经典书籍《统计学习方法》李航，第4章 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)-Python代码

清华大学统计学习方法李航 第二版PPT 大部分内容均为书本内容

以李航《统计学习方法》为参考，包含自己的理解和部分相关代码~有所不对请大家指出，新手上路，请多指教。

经典书籍《统计学习方法》李航，第7章 支持向量机（SVM）-Python代码

统计学习方法.pdf李航的书，挺好的

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代码实现李航统计学习经典算法，包含EM，SVM，决策树等

《统计学习方法》中，kd树的Python实现。