李航《统计学习方法》解析与实战

 1. 课程核心价值解析   
《统计学习方法》作为机器学习领域的经典教材，其理论深度与实践价值备受推崇。本课程通过16章系统讲解，覆盖感知机、K近邻、决策树等核心算法，特别强化对泛化误差上界、EM算法推导等难点内容的可视化解析。不同于碎片化学习，课程采用"理论推导+代码实现+作业精讲"三维模式，帮助学习者建立完整的统计学习知识体系。 

 2. 特色教学内容拆解   
课程包含42个精讲视频，每个算法模块均配备自编程实现与sklearn实战对比教学。例如在感知机部分，既讲解原始形式的对偶推导，又通过《随机梯度下降法》视频演示优化过程；支持向量机章节则用3个视频详解最大间隔超平面存在性证明等关键理论。独特的"每周作业+代码公布"机制，确保学完立即实践。 

 3. 关键技术亮点突破   
针对教材中的复杂推导，课程设计多个专项突破模块：   

- 贝叶斯估计与极大似然估计的对比演示   

- 提升方法中AdaBoost训练误差的逐步推导   

- 条件随机场的矩阵形式转化过程图解   

这些内容往往在自学时容易卡壳，课程通过动画演示+板书推导双轨呈现，显著降低理解门槛。 

 4. 学习路径科学设计   
课程按"基础→进阶→综合"三阶段递进：   

1. 前5章构建统计学习基础框架   

2. 中间6章攻克逻辑回归、SVM等核心模型   

3. 后5章深入隐马尔可夫、条件随机场等高级主题   

每周配套的直播答疑（Rec0006等视频）可及时解决学习疑惑，形成完整闭环。 

 5. 适合人群与学习建议   
本课程特别适合已掌握高数和概率论基础的学习者。建议配合教材同步学习，重点反复观看《拉格朗日对偶性》《前向分步算法》等理论推导视频，并完成配套的sklearn实现作业。对于时间紧张者，可优先学习标注"xia"的实战精要版本。 

系统化学习统计学习方法不仅能夯实机器学习基础，更能培养严谨的算法推导能力。本课程将教材中抽象的数学语言转化为可视化的学习路径，是攻克这本经典著作的高效选择。

资源目录列表：

├─【深度之眼】统计学习方法
│  ├─00学习第1章统计学习方法概论
│  │  ├─《李航统计学习方法》导读.mp4
│  │  ├─《李航统计学习方法》泛化误差上界修正.mp4
│  │  ├─《李航统计学习方法》极大似然估计和贝叶斯估计.mp4
│  │  ├─《统计学习方法》-绪论.mp4
│  ├─01学习第2章感知机
│  │  ├─《李航统计学习方法》感知机模型.mp4
│  │  ├─《统计学习方法》算法收敛性.mp4
│  │  ├─统计学习方法》随机梯度下降法.mp4
│  ├─02学习第3章k近邻
│  │  ├─《统计学习方法》-K近邻.mp4
│  ├─03Week1作业讲解及代码公布
│  │  ├─贝叶斯估计作业.mp4
│  │  ├─感知机_sklearn实现.mp4
│  │  ├─感知机_自编程实现.mp4
│  │  ├─极大似然估计作业.mp4
│  ├─04学习第4章朴素贝叶斯法
│  │  ├─贝叶斯估计.mp4
│  │  ├─后验概率最大化.mp4
│  │  ├─朴素贝叶斯.mp4
│  ├─05学习第5章决策树
│  │  ├─决策树.mp4
│  │  ├─信息增益与基尼指数.mp4
│  ├─06参加直播答疑
│  │  ├─直播答疑.mp4
│  ├─07Week2作业讲解及代码公布
│  │  ├─决策树自编程实现.mp4
│  │  ├─朴素贝叶斯自编程实现.mp4
│  ├─08学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
│  │  ├─改进的迭代尺度法.mp4
│  │  ├─拉格朗日对偶性.mp4
│  │  ├─逻辑斯谛回归与最大值模型.mp4
│  ├─09学习第7章支持向量机
│  │  ├─支持向量机.mp4
│  │  ├─支持向量机xia.mp4
│  │  ├─最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
│  ├─10Week3作业讲解及代码公布
│  │  ├─逻辑斯谛回归作业.mp4
│  │  ├─支持向量机7.3.mp4
│  │  ├─支持向量机Sklearn.mp4
│  │  ├─支持向量机习题7.2.mp4
│  ├─11学习第8章提升方法
│  │  ├─Adaboost训练误差.mp4
│  │  ├─前向分步算法.mp4
│  │  ├─提升方法.mp4
│  ├─12学习第9章EM算法及推广
│  │  ├─EM算法的导出.mp4
│  │  ├─EM算法及其推广.mp4
│  │  ├─高斯混合模型.mp4
│  ├─13直播答疑
│  │  ├─Rec0006.mp4
│  ├─14Week4作业讲解及代码公布
│  │  ├─EM算法作业讲解.mp4
│  │  ├─提升方法作业.mp4
│  ├─15学习第10章隐马尔科夫模型
│  │  ├─前向算法.mp4
│  │  ├─维特比算法.mp4
│  │  ├─隐马尔科夫模型.mp4
│  ├─16学习第11章条件随机场
│  │  ├─拟牛顿法.mp4
│  │  ├─条件随机场.mp4
│  │  ├─条件随机场的矩阵形式.mp4
│  ├─17Week5作业讲解及代码公布
│  │  ├─条件随机场作业.mp4
│  │  ├─隐马尔可夫模型.mp4
│  ├─课件.zip