AI-统计学习-目录

AI-统计学习（1）-模型-感知机-（随机梯度下降和对偶)
AI-统计学习（2）-模型-K近邻
AI-统计学习（3）-分类-感知机-python 实例代码
AI-统计学习（4）-KNN 线性扫描算法-python-实例代码
AI-统计学习（5）-极大似然估计求后验概率最大化
AI-统计学习（6）-贝叶斯求后验概率最大化
AI-统计学习（7）-决策树模型-“概念表格”到”树”再到”数学表达式”-全过程详解
AI-统计学习（8）-决策树模型-python-实例源码
AI-统计学习（9）-贝叶斯求概率最大化python-实例源码
AI-统计学习(10)-拉格朗日对偶性-求极值必备

AI-统计学习(11)-改进的迭代算法及拟牛顿法
AI-统计学习(14)-Adaboost（1）-基本模型
AI-统计学习(15)-Adaboost（2）-训练误差界
AI-统计学习(16)-图解 L1L2正则-凸优化
AI-统计学习（17）-EM算法
AI-统计学习（18）-隐马尔可夫和条件随机场