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title: 李航统计学习方法第二版-多媒体笔记

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# 李航统计学习方法第二版-多媒体笔记
简介：统计学习方法，经典的机器学习教材。尤其是第二版，写的非常详细到位。但在阅读的过程中，总有一些小细节感觉没读懂。 本视频带你一起阅读，争取搞懂其中的每一个细节，迅速走进机器学习的世界。 让我们一起加油！！！

## 第一章 前言

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## 第二章 感知机
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## 第三章 K近邻法
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## 第四章 朴素贝叶斯法
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## 第五章 决策树
决策树是一种基本的分类回归方法，我们在本章中主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个过程：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。我们在视频中着重讲解了特征选择、ID3和C4.5生成算法、决策树剪枝以及CART算法。视频通过理论推导结合例子解析的方式让学生更易理解掌握，在实际教学应用中产生了非常好的效果。
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## 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型
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## 第七章 支持向量机
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## 第八章 提升方法
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## 第九章 EM算法
EM是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。在本视频中，我们以理论与数学推导作为切入点，介绍了EM算法的引入原因，着重解析了EM算法如何替代极大似然估计，根据理论公式详细的推导了EM算法的导出过程，并且结合例子将晦涩难懂的理论概念变得通俗易懂。

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