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  1. 2012.李航.统计学习方法

  2. 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。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-27
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：xiongmao_dada

  1. 统计学习导论-基于R应用

  2. 以R语言为基础，详细介绍各种数据建模，统计方法，主要包括：线性回归，逻辑斯谛回归、LDA，DA和KNN 、抽样方法、线性模型选择与正则化、线性模型、决策树、支持向量机、无指导学习等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-04
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：sjy_lhf

  1. 2012.李航.统计学习方法

  2. 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-07
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：claram

  1. 《统计学习方法》李航，2012

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-10
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：bjk10

  1. 李航.统计学习方法

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：qq_41471281

  1. 统计学习方法-李航

  2. 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-22
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：bentlet

  1. 统计学习方法-李航

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-01
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：yy351065826

  1. 李航-统计学习方法

  2. 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-05
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：weiweri

  1. 统计学习方法-李航

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-20
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：zhangjunli

  1. 统计学习方法_李航

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方法

  3. 所属分类：机器学习

  1. 统计学习方法.zip

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：qq_23094611

  1. lihang-code-master.zip

  2. 《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、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。根据网上资料用Python复现了课程内容，并提供本书的代码实现、课件下载。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-05-27
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：rp1234650978

  1. 统计学习方法.rar

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_45343016

  1. Day10-决策树与贝叶斯.xmind

  2. 整理python机器学习常用算法，里面涵盖基础操作，案例解析和注意事项，包括knn算法、逻辑斯蒂回归、线性归回、岭回归、SVM支持向量机、决策树、贝叶斯等，因不能同时上传多个文件，所以逐一上传，如果下载文档的博友有问题可以随时咨询我，保证物有所值

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-13
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：ZZQHELLO2018

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：305kb
    • 提供者：abacaba

  1. 清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip

  2. 清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列：概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：50mb
    • 提供者：weixin_43595476

  1. 统计学习方法及代码实现(Python)

  2. 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。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，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：qq_30121457

  1. 机器学习推导+python实现（二）：逻辑回归

  2. 写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：weixin_38663516

  1. 逻辑回归、决策树和支持向量机

  2. 摘要：分类问题是商业业务中遇到的主要问题之一。本文对三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。上面列出的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：weixin_38570278

  1. 逻辑回归、决策树和支持向量机

  2. 摘要：分类问题是商业业务中遇到的主要问题之一。本文对三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。上面列出的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：weixin_38507121
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