# 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
<pre>
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
</pre>

## 总结
&emsp;&emsp;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。  
&emsp;&emsp;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)  
&emsp;&emsp;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。