可能是最详细的李航《统计学习方法》综述

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本文分享了李航《统计学习方法》第二版的完整课件下载链接，共22章PDF，适合机器学习爱好者深入学习。加入小编的机器学习微信群，获取更多学习资料。

摘自李航《统计学习方法》第2版课件
文末提供所有22章PDF下载方式

编译：Python与算法社区

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接下来我会依次整理《统计学习方法》第2版课件的每一章节PPT到公众号里，感觉这样直接学习更加方便友好些，希望这种方式可以真正帮助到各位。

链接: https://pan.baidu.com/s/1hHl7iaqCztx4CNRPiJ3uBA

提取码: 8u8h

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李航——《统计学习方法》（一）
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第1章 统计学习方法概论 1.统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 也可以说统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方提高系统性能的机器学习。故统计学习也称为统计机器学习。 统计学习的对象是数据，数据分为由连续变量和离散变量表示的类型，其中同类数据是指具有某种共同性质的数据。在统计学习的过程中，以变量或者是变量组表示数据。 统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据...
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统计学习方法笔记 第一章:统计学习概论 1.1 统计学习 统计学习( statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 机器学习称为统计学习更学术化。 Herbert A.simon对“学习”的定义我觉得挺好的：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。 统计学习的对象是数据（data），它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据模型，
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Chap2：感知机1. 感知机模型2. 感知机学习策略2.1 损失函数2.2 范数 1. 感知机模型 感知机 是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型（linear classification medel）或线性分类器（linear classifier），即函数集合{f∣f(x)=w⋅x+b}\{f|f(x) = w
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学习笔记：李航统计学习方法
niexinyu0026的博客
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是关于李航的《统计学习方法》的学习笔记 主要是看七月在线的网课 1 统计学习及监督学习概论 1.1 基础概念 概念：关于计算机基于数据构建概率统计模型、并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。也称为统计机器学习(statistical machine learning) 特点：以数据为研究对象，对数据进行预测与分析 对象：data 结构化data：数字。 非结构化data：文字、图像、视频、音频以及它们的组合 我们处理的都是结构化data，就算是图像音频，也要抽象成结构化data 数据的基本假设.
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第1章 统计学习方法概论
weixin_42046845的博客
01-22 2045
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第1章 统计学习方法概论
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