本资料全面解析李航《统计学习方法》，涵盖感知机、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、逻辑斯谛回归、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔科夫模型及条件随机场等核心算法。通过详细的教学视频、作业讲解及代码实现，帮助学习者深入理解统计学习方法的理论基础与实战应用。适合希望系统学习机器学习算法的学生和从业者，提升算法设计与实现能力，掌握从理论到实践的完整知识链。
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李航《统计学习方法》深度解析与实战2.42 GB(mp4视频47节；zip压缩包1个；)
课件.zip2.76MB17Week5作业讲解及代码公布
隐马尔可夫模型.mp465.77MB条件随机场作业.mp427.92MB16学习第11章条件随机场
条件随机场的矩阵形式.mp431.96MB条件随机场.mp474.64MB拟牛顿法.mp428.85MB15学习第10章隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型.mp4132.79MB维特比算法.mp424.56MB前向算法.mp414.08MB14Week4作业讲解及代码公布
提升方法作业.mp458.47MBEM算法作业讲解.mp470.59MB13直播答疑
Rec0006.mp4156.36MB12学习第9章EM算法及推广
高斯混合模型.mp440.63MBEM算法及其推广.mp457.44MBEM算法的导出.mp423.56MB11学习第8章提升方法
提升方法.mp484.58MB前向分步算法.mp429.84MBAdaboost训练误差.mp448.78MB10Week3作业讲解及代码公布
支持向量机习题7.2.mp482.53MB支持向量机Sklearn.mp434.31MB支持向量机7.3.mp425.94MB逻辑斯谛回归作业.mp466.23MB09学习第7章支持向量机
最大间隔分离超平面存在唯一性.mp426.32MB支持向量机xia.mp451.56MB支持向量机.mp451.56MB08学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
逻辑斯谛回归与最大值模型.mp472.08MB拉格朗日对偶性.mp440.61MB改进的迭代尺度法.mp434.11MB07Week2作业讲解及代码公布
朴素贝叶斯自编程实现.mp477.82MB决策树自编程实现.mp451.17MB06参加直播答疑
直播答疑.mp4337.45MB05学习第5章决策树
信息增益与基尼指数.mp412.63MB决策树.mp461.19MB04学习第4章朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯.mp452.14MB后验概率最大化.mp420.13MB贝叶斯估计.mp434.21MB03Week1作业讲解及代码公布
极大似然估计作业.mp416.41MB感知机_自编程实现.mp429.87MB感知机_sklearn实现.mp442.55MB贝叶斯估计作业.mp417.18MB02学习第3章k近邻
《统计学习方法》-K近邻.mp439.74MB01学习第2章感知机
统计学习方法》随机梯度下降法.mp410.79MB《统计学习方法》算法收敛性.mp422.54MB《李航统计学习方法》感知机模型.mp447.69MB00学习第1章统计学习方法概论
《统计学习方法》-绪论.mp435.04MB《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp421.26MB《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp422.58MB《李航统计学习方法》导读.mp464.12MB
