每月學習數理統計--《統計學習方法—李航》(1)
現在這本書已經看完70%，在看完後我將會將每一章的內容按照自己的理解並結合其他書籍包括<<統計機器學習導論>>[1] ，<<機器學習>>[2]，<<大數據分析>>[3]這三本書總結經典的幾大算法原理與代碼實現。下面是預計的寫作思路：
一、分類學習
1.SVM
2.決策樹
3.Logistic 回歸
4.貝葉斯判別法
5.K近鄰法
6.最小二乘法
7.最大熵模型
8.高斯混合模型
二、集成學習
1.Random Forest
2.GBDT
3.AdaBoost
三、結構化分類
1.馬爾科夫理論
2.條件隨機場
四、從二分類到多分類
1.OVA
2.OVO
五、重要的數學算法
1.極大似然法
2.梯度下降法
3.牛頓法
4.拉格朗日對偶性
5.SMO解法
6.損失最小化的觀點
我會盡可能利用MATLAB或者Python實現所有內容，如果有不能實現的，還希望大家能夠多多幫助我這個剛剛入門的小白~
每月學習數理統計--《統計學習方法—李航》(1)
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統計學習方法 李航 讀書筆記
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com b+ -1 print nbsp 一個 while alpha 學習 參考了http://blog.sina.com.cn/s/blog_bceeae150102v11v.html#post % 感知機學習算法的原始形式，算法2.1參考李航《統計學習方法》書中第
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