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。
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。
Updates Jan 27 2021: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,一起冲鸭!!!
博客:统计学习方法|感知机原理剖析及实现
实现:perceptron/perceptron_dichotomy.py
博客:统计学习方法|K近邻原理剖析及实现
实现:KNN/KNN.py
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
博客:统计学习方法|决策树原理剖析及实现
实现:DecisionTree/DecisionTree.py
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
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
实现:EM/EM.py
实现:HMM/HMM.py
实现:PCA.py
实现:LSA.py
实现:PLSA.py
实现:LDA.py
实现:Page_Rank.py
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。
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