# StatisticalLearningMethod-Camp **Repository Path**: jkd5170/StatisticalLearningMethod-Camp ## Basic Information - **Project Name**: StatisticalLearningMethod-Camp - **Description**: 统计学习方法训练营课程作业及答案 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-09-07 - **Last Updated**: 2020-12-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 《统计学习方法》训练营 ## 课程资料 - [ApacheCN](http://ml.apachecn.org/mlia/) - [廖雪峰 Python3 教程](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000) - 李航《统计学习方法》(链接:https://pan.baidu.com/s/1MSx407RuPCJt5KSej0Yqlg 密码:h74l) - 优秀github资源: [李航《统计学习方法》中机器学习模型的LaTeX公式笔记](https://github.com/anch3or/Machine-Learning-Notes) [李航《统计学习方法笔记》中的代码、notebook、参考文献、Errata](https://github.com/SmirkCao/Lihang) [李航《统计学习方法》习题笔记](https://sine-x.com/statistical-learning-method) - 本训练营的学习安排与课程任务:详见文件夹Books中的《统计学习方法作业》doc文档 ## 课程安排(第四期) **总课时:5 周** ### 第一周 - 1 学习第1章统计学习方法概论 - 2 学习第2章感知机 - 3 学习第3章k近邻 ### 第二周 - 4 学习第4章朴素贝叶斯法 - 5 学习第5章决策树 ### 第三周 - 6 学习第6章Logistic回归与最大熵模 - 7 学习第7章支持向量机 ### 第四周 - 8 学习第8章提升方法 - 9 学习第9章EM算法及推广 ### 第五周 - 10 学习第10章隐马尔科夫模型 - 11 学习第11章条件随机场 ## 项目目录
Books--------------------------------------作业汇总和视频笔记的pdf
PhaseFour----------------------------------深度之眼第四期
+---Note
|    +----image----------------------------笔记截图
|    +----markdown-------------------------markdown格式视频笔记
|    +----notebook-------------------------JupyterNotebook格式视频笔记
+---Week1----------------------------------第一周作业
+---Week2----------------------------------第二周作业
+---Week3----------------------------------第三周作业
+---Week4----------------------------------第四周作业
+---Week5----------------------------------第五周作业
PhaseOne-----------------------------------深度之眼第一期
+---Week1----------------------------------第一周作业
+---Week2----------------------------------第二周作业
+---Week3----------------------------------第三周作业
+---Week4----------------------------------第四周作业
+---Week5----------------------------------第五周作业
## 总结   笔者有一些作业题是根据优秀资源[3]中解答的,作业题并不难,希望小伙伴们都能动手完成。   该训练营课程来自微信公众号深度之眼,笔者非常推荐,虽然以自学为主,但是在星球中能学到很多知识。该公众号下的机器学习实战训练营也很不错,大家可以尝试学习一下,一定有很大的收获。这个是我在该训练营的作业:[机器学习实战](https://github.com/Relph1119/MachineLearningInAction-Camp)   笔者用了近三周时间(2019年7月26日~2019年8月15日),完成了深度之眼的统计学习方法第四期视频笔记,再次学一遍感觉收获甚多,还记得第一次学这本书的时候,很多公式都没有手动推导,这次视频笔记是根据老师的视频,添加了很多笔者自己推导的公式,希望大家能读懂并能有所收获,笔记中难免有些错误,还请大家能协助帮忙指出。