開源！北大研究生把《統計學習方法》書中全部演算法都實現了

專案地址：

《統計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典，許多機器學習培訓班、網際網路企業的面試、筆試題目，很多都參考這本書。

這本書全面系統地介紹了統計學習的主要方法，特別是監督學習方法，包括感知機、k 近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦迴歸與支援向量機、提升方法、EM 演算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機場等。

這本書在豆瓣上取得9分高分的好評，話不多說，讓你們先看看豆瓣網友們對這本書的評價：

這樣優秀的一本書，唯一遺憾的是，官方沒有提供程式碼實現，但是網上有許多機器學習愛好者嘗試對每一章的內容進行了程式碼實現。比如猿妹今天要和大家分享的這個開源專案——

該專案裡涵蓋了《統計學習方法》書中所有涉及到的演算法的實現，在Github上標星3.9K，累計Fork有1.1K。（Github地址：

建立者儘量做到每一行的程式碼都有註釋，重要部分註明公式來源，就如下圖所示：

這樣一來，你就可以照著公式看程式，同時建立者，針對每一章都寫了一篇的部落格，方便大家理解。

關於建立者

根據作者的部落格介紹，一名來自北京大學的研究生，目前在MSRA intern，現階段從事文摘生成方向研究。MSRA是微軟亞洲研究院。