代码目录（附ppt）

第1章 统计学习方法概论:最小二乘法(LeastSquaresMethod)

第2章 感知机(Perceptron)

第3章 k近邻法(KNearestNeighbors)

第4章 朴素贝叶斯(NaiveBayes)

第5章 决策树(DecisonTree)

第6章 逻辑斯谛回归(LogisticRegression)

第7章 支持向量机(SVM)

第8章 提升方法(AdaBoost)

第9章 EM算法及其推广(EM)

第10章 隐马尔可夫模型(HMM)

第11章 条件随机场(CRF)

第12章 统计学习方法总结

书籍:

https://github.com/zhengyu19921215/lihang-statistical-learning-method/blob/master/统计学习方法-李航.pdf

参考：

https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method

https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm

https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale