Dod-o / Statistical-Learning-Method_Code

手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

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。

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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

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。

【Updates】

书籍出版:目前已与人民邮电出版社签订合同,未来将结合该repo整理出版机器学习实践相关书籍。同时会在book分支中对代码进行重构,欢迎在issue中提建议!同时issue中现有的问题也会考虑进去。(Feb 12 2022)

线下培训:女朋友计划近期开办ML/MLP/CV线下培训班,地点北上广深杭,目标各方向快速入门,正在筹备。这里帮她打个广告,可以添加微信15324951814(备注线下培训)。本人也会被拉过去义务评估课程质量。。。(Feb 12 2022)

无监督部分更新:部分无监督算法已更新!!! 该部分由Harold-Ran提供,在此感谢! 有其他算法补充的同学也欢迎添加我微信并pr!(Jan 27 2021)

实现

监督部分

第二章 感知机:

博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现
实现: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
实现: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
实现: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
实现: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
博客:最大熵:统计学习方法|最大熵原理剖析及实现

实现:逻辑斯蒂回归:Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py
实现:最大熵: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
实现:SVM/SVM.py

第八章 提升方法:

实现:AdaBoost/AdaBoost.py

第九章 EM算法及其推广:

实现:EM/EM.py

第十章 隐马尔可夫模型:

实现:HMM/HMM.py

无监督部分

第十四章 聚类方法

实现:K-means_Clustering.py

实现:Hierachical_Clustering.py

第十六章 主成分分析

实现:PCA.py

第十七章 潜在语意分析

实现:LSA.py

第十八章 概率潜在语意分析

实现:PLSA.py

第二十章 潜在狄利克雷分配

实现:LDA.py

第二十一章 PageRank算法

实现:Page_Rank.py

联系

欢迎pr,有疑问也可通过issue、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

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