统计学习方法

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要学科，本书详尽地介绍了监督学习的各种方法，涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。每章以具体问题或实例为切入点，由浅入深地阐述思路，并提供必要的数学推导，帮助读者掌握统计学习方法的核心，从而掌握其应用。此外，书中还包括相关研究概述和少量习题，列出了主要参考文献，以满足读者进一步学习的需求。

基于Python的《统计学习方法》案例实践 李航老师的《统计学习方法》深入浅出地讲解了统计学习领域的重要方法，涵盖感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法等众多经典算法。本项目基于网络资源，使用Python语言实现了书中所述的各类算法，并提供相关课件以供参考。 通过实践项目，读者可以更深入地理解统计学习方法的原理，并提升编程能力。

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。

李航老师《统计学习方法》第二版配套课件，关于第21章PageRank算法的详细讲解。

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

该资源包含李航老师所著《统计学习方法》第二版教材中，关于第20章“潜在狄利克雷分布”的配套课件。

李航教授的《统计学习方法》第2版课件中，详细探讨了贝叶斯分类器的第4章内容。

包含李航老师《统计学习方法》第二版中第十七章“潜在语义分析”的配套课件资源。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网

《统计学习方法》是李航教授撰写的一本经典教材，系统介绍了机器学习的理论和技术。第7章专注于支持向量机（SVM）及其核心概念——核函数。SVM作为一种监督学习模型，在分类和回归问题中表现卓越，其基本思想是通过找到一个超平面来最大化不同类别样本之间的间隔。课件包含了SVM的介绍、间隔概念、软间隔、核函数（包括线性核、多项式核、高斯核和Sigmoid核）的详细讲解。