李航博士《统计学习方法》（第2版）阅读笔记，带有部分习题解答。基于 python 3.7 实现并补充了一些模型
| 目录 | Jupyter NoteBook | HTML |
|---|---|---|
| 1.监督学习与监督学习概论 |  |
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| 2.感知机 | |
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| 3.k 近邻法 | |
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| 4.朴素贝叶斯法 | |
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| 5.决策树 | |
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| 6.逻辑斯蒂回归和最大熵模型 | |
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| 7.支持向量机 | |
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| 8.Adaboost | |
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| --8.1 GBDT | |
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| --8.2 XGBoost 和 LightGBM | |
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| 9.CRF | |
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| 10.k 均值聚类 | |
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| 11.潜在狄利克雷分配(LDA) | |
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