《統計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、互聯網企業的面試、筆試題目，很多都參考這本書。本站根據網上資料用Python復現了課程內容，並提供本書的代碼實現、課件下載。
《統計學習方法》，作者李航，本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，特別是監督學習方法，包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與支持向量機、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。除第1章概論和最後一章總結外，每章介紹一種方法。敘述從具體問題或實例入手，由淺入深，闡明思路，給出必要的數學推導，便於讀者掌握統計學習方法的實質，學會運用。
目錄:
第1章 統計學習方法概論
第2章 感知機
第3章 k近鄰法
第4章 樸素貝葉斯
第5章 決策樹
第6章 邏輯斯諦迴歸
第7章 支持向量機
第8章 提升方法
第9章 EM算法及其推廣
第10章 隱馬爾可夫模型
第11章 條件隨機場
第12章 統計學習方法總結
統計學習方法的代碼實現
《統計學習方法》官方沒有提供代碼實現，但是網上有許多機器學習愛好者嘗試對每一章的內容進行了代碼實現。 本站在github網站蒐集了一些代碼進行整理，並作了一定的修改，使用Python3.6實現了第1-11章的課程代碼。
代碼目錄與截圖：
《統計學習方法》課件
作者袁春： 清華大學深圳研究生院，提供了全書12章的PPT課件。
參考
https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method
https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm
https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale
代碼整理和修改：機器學習初學者 （微信公眾號，ID:ai-start-com）
GitHub鏈接：https://github.com/fengdu78/lihang-code
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