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第一章统计学习方法概论		第一章统计学习方法概论
第七章支持向量机		第七章支持向量机
第三章 K近邻		第三章 K近邻
第九章 EM算法及推广		第九章 EM算法及推广
第二章感知机		第二章感知机
第五章决策树		第五章决策树
第八章提升方法		第八章提升方法
第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型		第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型
第十一章条件随机场		第十一章条件随机场
第十章隐式马尔科夫模型		第十章隐式马尔科夫模型
第四章朴素贝叶斯		第四章朴素贝叶斯
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统计学习方法

学习统计学习算法时，对于每一章的内容总结和算法的代码实现。

目录

第一章统计学习方法概论

第二章感知机

第三章 K近邻

第四章朴素贝叶斯

第五章决策树

第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型

第七章支持向量机

第八章提升方法

第九章 EM算法及推广

第十章隐式马尔科夫模型

第十一章条件随机唱

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