统计学习，包含很多数学知识，在学习数值分析，数据分析，本书能够提供详细的数学方面统计的知识，理工科研究生必备所读的书。分享给大家一起学习！

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

统计学习方法 本书已经出第二版，2019年5月之后所有内容更新参考第二版第一次印刷。 [目录] 工具包 为方便学习，整理一些工具说明。 GitHub的markdown公式支持一般，推荐使用Chrome插件来渲染TeX公式，本地Markdown编辑器推荐 ，注意Ctrl + ，：首选项，语法支持部分嵌入在线数学。Ubuntu和Windows都正常。 math_markdown.pdf为的更新版本，方便查看使用，markdown版本为最新版本，基本覆盖了书中用到的数学公式的$ \ LaTeX $表达方式。 是一个参考文献下载脚本，这本书一定要配合参考文献看，每章的大参考文献一定要看，对书的

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

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