Statistical-Learning-Method-Notes

• 第二章 感知机(Perceptron)
• 第三章 k近邻法(KNN)
• 第四章 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
• 第五章 决策树(Decision tree)
• 第六章 逻辑斯蒂回归(Logistic regression)
• 第七章 支持向量机(Support vector machines)
• 第八章 提升方法(AdaBoost)
• 第九章 EM算法(Expectation Maximum algorithm)
• 第十章 隐马尔可夫(HMM)

文字笔记可见: Blog