访问官网
Github
文档
论文【广告】每日Arxiv（中文版）
每日Arxiv（中文版）致力于论文汉化，目前翻译范围包括标题和摘要，AI学科近期支持论文全文汉化
每天阅读百篇论文不是梦！
前言
力求每行代码都有注释，重要部分注明公式来源。具体会追求下方这样的代码，学习者可以对照公式看程序，让代码有据可查。
如果时间充裕的话，可能会尝试为每一章写一篇博客。先放个博客链接吧：传送门。
注：其中Mnist数据集已转换为csv格式，由于体积为107M超过限制，改为压缩包形式。下载后务必先将Mnist文件内压缩包直接解压。
【更新】
书籍出版：目前已与人民邮电出版社签订合同，未来将结合该仓库整理出版机器学习实践相关书籍。同时会在book分支中对代码进行重构，欢迎在issue中提建议！现有的issue问题也会考虑进去。（2022年2月12日）
线下培训：女朋友计划近期开办ML/MLP/CV线下培训班，地点北上广深杭，目标各方向快速入门，正在筹备。这里帮她打个广告，可以添加微信15324951814（备注线下培训）。本人也会被拉过去义务评估课程质量。。。（2022年2月12日）
无监督部分更新：部分无监督算法已更新！！！该部分由Harold-Ran提供，在此感谢！欢迎有其他算法补充的同学也添加我微信并提交PR！（2021年1月27日）
实现
监督部分
第二章 感知器：
博客：统计学习方法|感知器原理剖析及实现
实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py
第三章 K最近邻：
博客：统计学习方法|K最近邻原理剖析及实现
实现：KNN/KNN.py
第四章 朴素贝叶斯：
博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现
实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py
第五章 决策树：
博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现
实现：DecisionTree/DecisionTree.py
第六章 逻辑回归与最大熵模型：
博客：逻辑回归：统计学习方法|逻辑回归原理剖析及实现
博客：最大熵：统计学习方法|最大熵原理剖析及实现
实现：逻辑回归：Logistic_and_maximum_entropy_models/logisticRegression.py
实现：最大熵：Logistic_and_maximum_entropy_models/maxEntropy.py
第七章 支持向量机：
博客：统计学习方法|支持向量机(SVM)原理剖析及实现
实现：SVM/SVM.py
第八章 提升方法：
第九章 EM算法及其推广：
实现：EM/EM.py
第十章 隐马尔可夫模型：
实现：HMM/HMM.py
无监督部分
第十四章 聚类方法
第十六章 主成分分析
实现：PCA.py
第十七章 潜在语义分析
实现：LSA.py
第十八章 概率潜在语义分析
实现：PLSA.py
第二十章 潜在狄利克雷分配
实现：LDA.py
第二十一章 PageRank算法
实现：Page_Rank.py
许可
本项目内容遵循署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)许可协议。
联系
欢迎提交拉取请求，如有疑问也可通过问题、微信或电子邮件联系。
此外，如果有需要微软亚洲研究院实习内部推荐的同学，欢迎联系。
微信: lvtengchao（请注明"博客-学校/单位-姓名"）
电子邮件: lvtengchao@pku.edu.cn
