Python学习与数据挖掘
李航老师的《统计学习方法》第二版的代码实现更新完毕，本文提供下载。
李航老师编写的《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。
《统计学习方法》可以说是机器学习的入门宝典，许多机器学习培训班、互联网企业的面试、笔试题目，很多都参考这本书。
我们将李航老师的《统计学习方法》第二版的代码进行了整理，并提供下载，此外还提供清华大学的课件！
李航《统计学习方法》第2版书中全部算法
最佳复现项目推荐1：
https://github.com/hktxt/Learn-Statistical-Learning-Method
最佳复现项目推荐2：
https://github.com/SmirkCao/Lihang
两个项目都是用jupyter notebook 来写的，可以非常方便的在线观察结果。
课件详情
共22章详解监督学习和无监督学习
第一章机器学习和统计学习实例截图
第三章K-近邻算法实例截图
现在免费分享出来，有需要的读者可以下载学习，在下面的公众号里回复关键字：李航，就行。
资源获取
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