统计学习方法Python算法实现合集
李航博士的《统计学习方法》不光书写得好,配套代码也挺香的。有人把书里所有算法都撸了一遍,用 Python 实现打了包,整理得清爽。像什么逻辑回归、SVM、决策树、Adaboost这些主流方法都能找到,而且不少实现思路和书上讲的是一一对应的,方便你对照着理解。
监督学习、无监督学习的主流算法基本都能翻到,代码不复杂,适合上手。比如你想自己从头撸一个朴素贝叶斯或者跑一下K-means聚类,不用从零开始写,直接借这个包就行。
有些同学说看书光看原理不够,这包代码正好了“理论和实战脱节”的问题。你照着调一遍,再加点自己的数据试试,理解就会快多。代码逻辑都比较清晰,也没有太多乱七八糟的依赖。
如果你最近刚入坑机器学习,又在啃《统计学习方法》,那这个资源还挺适合收藏一下。哪怕你已经工作,拿来做个参考模板也蛮不错的,能省不少时间。
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如果你准备搭建自己的机器学习小工具,或者想从源码层面搞懂每个算法的来龙去脉,这一套代码包可以先练起来试试,挺有的。
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