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