统计学习理论项目教程

统计学习理论项目教程

Statistic-Learning-Theory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Statistic-Learning-Theory

1. 项目目录结构及介绍

Statistic-Learning-Theory/
├── ch01/
│   └── 第一章相关代码
├── ch02/
│   └── 第二章相关代码
├── ch03/
│   └── 第三章相关代码
├── LICENSE
├── README.md
└── 其他文件

目录结构介绍

• ch01/: 包含第一章中的损失函数（经验风险）计算方法以及有限假设空间下的泛化误差上界计算方法的C++代码实现。
• ch02/: 包含第二章中的感知机模型的C++实现，包括随机梯度下降算法的实现及其对偶形式算法的实现。
• ch03/: 包含第三章中的K近邻（KNN）模型的C++实现，包括KNN的KD树算法实现，生成graphviz二叉树图像，以及树形的遍历方法等。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的概述和更新日志。

2. 项目的启动文件介绍

由于该项目是一个代码实现集合，没有统一的启动文件。每个章节的代码可以单独编译和运行。例如，要运行第一章的代码，可以进入ch01/目录，编译并运行相应的C++文件。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有统一的配置文件。每个章节的代码可能会有自己的配置或参数设置，通常在代码中直接定义。例如，在ch02/目录下的感知机模型实现中，学习率和迭代次数等参数通常在代码中直接设置。

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以上是基于开源项目 Statistic-Learning-Theory 的教程内容。希望对你有所帮助！

Statistic-Learning-Theory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Statistic-Learning-Theory