《统计学习方法》python代码资料
分享一则资料，《统计学习方法》的python实现代码。
《统计学习方法》是李航的一本书，是比较基础经典的一本书，书中更多的是对基础传统机器学习的理论介绍，没有任何代码，这算是对代码的补充。
另外一本书《机器学习实战》，是包含部分理论与代码的书，也很经典，我看了下代码，网友整理的这个代码好多就是从这本书上来的，因为这两本书都是基础类的书，重叠部分还是很多的。但是整体来说《统计学习方法》理论东西更多，再配合代码就很完美了。
我一直认为，机器学习必须理论与代码都要掌握，学会理论才算真的入门，会代码的才会实际应用。光会代码不会理论就只能调用api了，碰到实际问题多半也解决不了，而且根本无法理解算法的美。
写代码，是对理论的充分理解，非常有效。
所以拿到这份代码，我的建议是照着代码一行一行的敲一边，将所有算法实现一遍，领悟是不一样的。我以前看《机器学习实战》这本书的时候就是这么做的，当时对于绝大多数代码我还用matlab代码重现过，在博客上了都可以找到。
总之对于机器学习的最有效路径就是：看书学理论，写代码深化理论。
网友整理的这套代码里面还有ppt，很好。
附一个书的目录：
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
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