mirror of
https://gitee.com/TheAlgorithms/Statistical-Learning-Method_Code.git
synced 2024-12-22 20:54:21 +08:00
63 lines
3.5 KiB
Markdown
63 lines
3.5 KiB
Markdown
前言
|
||
====
|
||
|
||
力求每行代码都有注释，重要部分注明公式来源。具体会追求下方这样的代码，学习者可以照着公式看程序，让代码有据可查。
|
||
|
||
|
||
|
||
|
||
如果时间充沛的话，可能会试着给每一章写一篇博客。先放个博客链接吧：[传送门](http://www.pkudodo.com/)。
|
||
|
||
##### 注：其中Mnist数据集已转换为csv格式，由于体积为107M超过限制，改为压缩包形式。下载后务必先将Mnist文件内压缩包直接解压。
|
||
|
||
|
||
|
||
实现
|
||
======
|
||
|
||
### 第二章 感知机：
|
||
博客：[统计学习方法|感知机原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/18/1-4/)
|
||
实现：[perceptron/perceptron_dichotomy.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/perceptron/perceptron_dichotomy.py)
|
||
|
||
### 第三章 K近邻：
|
||
博客：[统计学习方法|K近邻原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/19/1-2/)
|
||
实现：[KNN/KNN.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/KNN/KNN.py)
|
||
|
||
### 第四章 朴素贝叶斯：
|
||
博客：[统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/21/1-3/)
|
||
实现：[NaiveBayes/NaiveBayes.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/NaiveBayes/NaiveBayes.py)
|
||
|
||
### 第五章 决策树：
|
||
博客：[统计学习方法|决策树原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/11/30/1-5/)
|
||
实现：[DecisionTree/DecisionTree.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/DecisionTree/DecisionTree.py)
|
||
|
||
### 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型：
|
||
博客：逻辑斯蒂回归：[统计学习方法|逻辑斯蒂原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/03/1-6/)
|
||
博客：最大熵：[统计学习方法|最大熵原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/05/1-7/)
|
||
|
||
实现：逻辑斯蒂回归：[Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py)
|
||
实现：最大熵：[Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py)
|
||
|
||
### 第七章 支持向量机：
|
||
博客：[统计学习方法|支持向量机(SVM)原理剖析及实现](http://www.pkudodo.com/2018/12/16/1-8/)
|
||
实现：[SVM/SVM.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/SVM/SVM.py)
|
||
|
||
### 第八章 提升方法：
|
||
实现：[AdaBoost/AdaBoost.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/AdaBoost/AdaBoost.py)
|
||
|
||
### 第九章 EM算法及其推广：
|
||
实现：[EM/EM.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/EM/EM.py)
|
||
|
||
### 第十章 隐马尔可夫模型：
|
||
实现：[HMM/HMM.py](https://github.com/Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code/blob/master/HMM/HMM.py)
|
||
|
||
|
||
|
||
联系
|
||
======
|
||
项目未来短期内不再更新，如有疑问欢迎使用issue，也可添加微信或邮件联系。
|
||
此外如果有需要**MSRA**实习内推的同学，欢迎骚扰。
|
||
**Wechat:** lvtengchao（备注“blog-学校/单位-姓名”）
|
||
**Email:** lvtengchao@pku.edu.cn
|
||
|