手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法

第二章 感知机：

博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现
实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py

第三章 K近邻：

博客：统计学习方法|K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 逻辑斯蒂回归与最大熵模型：

博客：逻辑斯蒂回归：统计学习方法|逻辑斯蒂原理剖析及实现
博客：最大熵：统计学习方法|最大熵原理剖析及实现

实现：逻辑斯蒂回归：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：

实现：AdaBoost/AdaBoost.py

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