Python与类库实现：《统计学习方法》对GBDT、XGBoost、lightGBM、FM和FFM等常见机器学习模型的原理讲解及代码实践

机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜决策树 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ logistic回归 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 机器学习｜ softmax 模型理论 模型代码实现： 统计学习方法｜最大熵模型 模型理论讲解： 模型代码实现： 统计学习方法｜支持向量机 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜