《统计学习方法》笔记-基于Python算法实现
第一章 最小二乘法
第二章 感知机
第三章 k近邻法
第四章 朴素贝叶斯
第五章 决策树
第六章 逻辑斯谛回归
第七章 支持向量机
第八章 AdaBoost
第九章 EM算法
Basic Machine Learning and Deep Learning
为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。
Plain python implementations of basic machine learning algorithms
Statistical learning methods, 统计学习方法(第2版)[李航] [笔记, 代码, notebook, 参考文献, Errata, lihang]
Implementations of the machine learning algorithm with Python and numpy
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手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
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《统计学习方法》与常见机器学习模型(GBDT/XGBoost/lightGBM/FM/FFM)的原理讲解与python和类库实现
李航《统计学习方法》笔记和 Python 实现（不基于任何代数运算库）。
致力于将李航博士《统计学习方法》一书中所有算法实现一遍
