统计学习模型学习笔记
记录统计学习模型学习过程中的笔记，其中包括使用sklearn来测试模型，同时包括自己构建模型来实现模型的训练等等。
统计学系方法概论
感知机
k近邻法
k均值
增加k-means聚类算法。
朴素贝叶斯法
决策树
逻辑斯蒂回归与最大熵模型
其中增加了线性回归的推导。
支持向量机
提升方法
AdaBoost
增加AdaBoost方法。
EM算法及其推广
隐马尔可夫模型
条件随机场
深度学习
额外增加神经网络这一章节补充神经网络相关知识，主要是BP误差反向传播算法的推导。
有线电
