统计学习方法

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要学科，本书详尽地介绍了监督学习的各种方法，涵盖了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。每章以具体问题或实例为切入点，由浅入深地阐述思路，并提供必要的数学推导，帮助读者掌握统计学习方法的核心，从而掌握其应用。此外，书中还包括相关研究概述和少量习题，列出了主要参考文献，以满足读者进一步学习的需求。

基于Python的《统计学习方法》案例实践 李航老师的《统计学习方法》深入浅出地讲解了统计学习领域的重要方法，涵盖感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法等众多经典算法。本项目基于网络资源，使用Python语言实现了书中所述的各类算法，并提供相关课件以供参考。 通过实践项目，读者可以更深入地理解统计学习方法的原理，并提升编程能力。

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。

李航老师《统计学习方法》第二版配套课件，关于第21章PageRank算法的详细讲解。

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

该资源包含李航老师所著《统计学习方法》第二版教材中，关于第20章“潜在狄利克雷分布”的配套课件。

包含李航老师《统计学习方法》第二版中第十七章“潜在语义分析”的配套课件资源。

李航教授的《统计学习方法》第2版课件中，详细探讨了贝叶斯分类器的第4章内容。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网数据分析构建连续的表面模型，多变量地理统计分析识别变量之间的空间关联，地理统计建模预测未知区域的属性值，不确定性评估量化预测值的不确定性，优化与模拟工具用于参数优化和假设检验。《ArcGIS地理统计学习手册》提供了深入学习ArcGIS进行地理统计分析的详细步骤指导和案例研究，适用于GIS初学者和专业人士，帮助读者掌握实际操作技巧。

《统计学习方法》是李航教授的经典教材，详细介绍了机器学习领域的多种算法和技术。第18章“概率潜在语义分析”深入讨论了利用概率模型揭示文本数据深层结构的方法。主要内容包括：1. 潜在语义分析（LSA）利用奇异值分解降维，揭示文本中隐藏的主题；2. 概率模型基础介绍了概率分布、条件概率及联合概率等基本概念；3. 概率潜在语义分析（pLSA）通过估计主题和词分布分析文本数据；4. 主题模型中pLSA用于推断文档主题结构；5. 模型学习与参数估计通过EM算法优化模型；6. 评估与应用通过相关性分析和信息检索提升模型性能；7. 对比与LDA潜在狄利克雷分配克服了pLSA的单一主题生成限制，提升了模型解释力。课件下载可进一步加深对这些概念的理解。