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Statistical-Learning-Methods:实施统计学习方法,李航刻苦。李航《统计学习方法》一书的硬核Python...
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2021-03-17
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统计学习方法(中文文档请往下翻) 实现统计学习方法(李航)介绍的所有算法。 特征 完成。 本书介绍的所有算法均已实现,包括 由kd-tree提供支持的kNN。 最大熵模型。 我找不到其他实现此算法的存储库。 线性链条件随机场。 我在任何其他类似的存储库中都找不到此模型。 由baum-welch驱动的HMM。 大多数回购协议仅提供经过计数训练的HMM。 详细。 所有算法均已实现。 我尽力不跳过任何细节。 例如, 关于如何通过交叉验证选择最佳的CART之一,我通过电子邮件询问了李航博士,并获得了详细的答案。 非常感谢李航博士的耐心和友善。 矩阵计算。 剥下for循环。 使用numpy支持的矩阵计算来实现大多数算法。 可扩展的。 将代码与新的数据集相匹配很容易,因为所有算法在很大程度上都可以通过参数进行控制。 示例每个算法都附带一些示例。 只需运行模型文件,您将看到示例。 如果您
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Statistical-Learning-Methods-master.zip (44个子文件)
Statistical-Learning-Methods-master
.gitignore 2KB
14.Cluster
KMeans.py 2KB
Agglomerative.py 2KB
test_heap.py 125B
README.md 6KB
test_line_search.py 282B
test_information_gain.py 1KB
16.PCA
PCA.py 1KB
17.LSA
LSA.py 2KB
18.PLSA
PLSA.py 3KB
04.NaiveBayes
NaiveBayesMAP.py 3KB
NaiveBayesMLE.py 3KB
20.LDA
LDA.py 3KB
11.ConditionalRandomField
LinearChainConditionalRandomField.py 14KB
10.HMM
HMM.py 3KB
Forward.py 4KB
Backward.py 3KB
BaumWelch.py 4KB
Viterbi.py 2KB
15.SVD
SVD.py 2KB
19.MCMC
GibbsSampling.py 2KB
MetropolisHasting.py 3KB
SingleComponentMetropolisHasting.py 3KB
utils.py 6KB
06.LogisticRegression-MaxEntropy
BinaryLogisticRegression.py 3KB
MaxEntropy.py 6KB
test_get_solution_domain.py 522B
03.KNN
knn_kdtree.py 5KB
test_kdtree.py 760B
__init__.py 0B
knn.py 3KB
__init__.py 0B
08.Boosting
AdaBoost.py 3KB
GBDT.py 4KB
02.Perceptron
perceptron.py 3KB
05.DecisionTree
pruneClassificationCART.py 6KB
ClassificationCART.py 6KB
RegressionCART.py 5KB
ID3.py 5KB
C4.5.py 5KB
prune.py 5KB
21.PageRank
PageRank.py 1KB
07.SVM
SVM.py 7KB
09.EM
GMM.py 4KB
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xianzhang
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