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。

推荐几个相关资源，你可以一起看看：

• 机器学习统计学习理论与支持向量机算法.pptx
• 机器学习算法支持向量回归
• 机器学习-线性回归算法

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。