机器学习:李航-统计学习方法-代码实现

简介: 机器学习:李航-统计学习方法-代码实现

《统计学习方法》的代码实现分享


《统计学习方法》这本书,附件里并没有代码实现,于是许多研究者复现了里面算法的代码,并放在github里分享,这里介绍几个比较热门的《统计学习方法》代码实现的项目:


1)


GitHub - fengdu78/lihang-code: 《统计学习方法》的代码实现 (标星:13.6k+)


这个仓库由黄海广博士整理,第一版的监督学习方法已经整理完毕(更新完十二章),仓库的主要内容以Jupyter Notebook格式展现,同时介绍书上的主要算法及公式推导。


2)GitHub - WenDesi/lihang_book_algorithm: 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 (标星:4.7k+)


这个仓库不介绍任何机器学习算法的原理,只是将《统计学习方法》中每一章的算法用我自己的方式实现一遍。除了李航书上的算法外,还实现了一些其他机器学习的算法,这个仓库用Python代码实现。(更新完十二章)


3)GitHub - Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code: 手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法 (标星:7k+)


这个仓库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。(更新完二十一章)


ee374ea7a3b94f949e88fad425a15710.png4)GitHub - SmirkCao/Lihang: 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] (标星:4.1k+)


这个仓库用markdown编写,前十二章更新完毕,后面部分也更新了大部分,没有代码,但是,公式推导相当全。

目录
相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
24 2
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
谷歌提出视觉记忆方法,让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法,结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分,支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示,该方法在多个数据集上取得了优异的性能,如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制,但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
21 2
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架,使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要,如经济学、医学和市场营销。
61 1
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
|
1月前
|
数据采集 移动开发 数据可视化
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
这篇文章介绍了数据清洗、分析、可视化、模型搭建、训练和预测的全过程,包括缺失值处理、异常值处理、特征选择、数据归一化等关键步骤,并展示了模型融合技术。
55 1
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱:从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别,通过图像识别和语音处理等领域的应用案例,展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例,使用TensorFlow构建多层感知器(MLP)并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比,进一步说明了两者的不同特点。
64 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习
如何用贝叶斯方法来解决机器学习中的分类问题?
【10月更文挑战第5天】如何用贝叶斯方法来解决机器学习中的分类问题?
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 API
机器学习入门(六):分类模型评估方法
机器学习入门(六):分类模型评估方法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
机器学习入门(四):距离度量方法 归一化和标准化
机器学习入门(四):距离度量方法 归一化和标准化
|
1月前
|
JSON 测试技术 API
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之(二)我的png info怎么有乱码
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之(二)我的png info怎么有乱码