GitHub趋势榜首:李航《统计学习方法》Python代码实现

  新智元报道  

【新智元导读】李航博士的《统计学习方法》是机器学习爱好者的必读书之一，近日，该书中实例的Python代码实现登上Github每日热榜榜首。该资源使用Jupyter Notebook，目前更新了前13章内容，未来将陆续更新第二版的其他新增内容。来新智元 AI 朋友圈和AI大咖们一起讨论吧。

李航博士的《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典。统计学习方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版监督学习的基础上，增加了无监督学习内容，更加丰富，是非常值得学习的材料。

前几天，新智元刚刚介绍了清华大学深圳研究院的袁春教授为《统计学习方法（第2版）》制作的课件资源和下载链接。实际上，关于《统计学习方法》的周边资源非常丰富，很多优秀资源都是开发者自己结合书中内容自己总结的。

今天Github上热门趋势榜单上就再次出现了《统计学习方法》书中实例的Python代码实现合集，本日热度上升榜居首。该实现使用Jupyter Notebook，将李航老师的著作用Python代码进行了实现，对学习者非常有价值。

本资源涵盖原书共计13章内容，包括统计学习方法概论、感知机、k近邻法、朴素贝叶斯、决策树、逻辑斯谛回归、支持向量机、提升方法、EM算法及其推广、隐马尔可夫模型、条件随机场、监督学习方法总结、无监督学习概论等内容。

每章内容中，都按照原书中的实例给出了代码和简要解析。

目前这个代码资源库已按照第二版内容更新了前12章。未来将陆续更新第二版的其他新增内容。

本资源作者为中国海洋大学计算机软件专业博士黄海广。作者的Github页面上的其他资源也同样值得一看，如吴恩达机器学习教程笔记、数据科学资料和笔记合集、PaddlePaddle教程、机器学习初学者公众号作品合集等内容。感兴趣的小伙伴们可以立即关注一波。

GitHub资源链接：

https://github.com/fengdu78