简 介
本系列博客的主要学习资料为由清华大学出版，李航编写的《统计学习方法（第2版）》。希望本系列的博客内容能够帮助初学者加深理解。
本系列博客完全按照《统计学习方法》的编排顺序书写。在此强烈推荐本书，在学习的过程中或许有些数学概念不清楚，只需要简单百度即可解决。而且本书中针对每个算法给出了相应的例题，原理+例题，十分便于理解。
只是相关的知识点多而杂；缺少算法实现代码。
博客内容包括对教材中的知识点梳理和相对应的算法代码实现。
本系列博客中 知识点梳理采用思维导图的形式（本人觉得这样更便于加深理解记忆）；
本系列算法代码实现，也是参考网上的资料，主要采用python实现，并对其中可能是读者不太理解的代码进行了注解。
正 文
《统计学习方法》全书章节的思维导图如下：
第1章 统计学习及监督学习概论
第1节 统计学习
第2节 统计学习分类
第3节 统计学习方法三要素
第4节 模型评估与模型选择
第5节 正则化与交叉验证
第6节 泛化能力
第7节 生成模型与判别模型
第8节 监督学习应用
本人水平有限，本博客只是个人学习的记录。其中，不免有许多不足和错误遗漏之处。希望读者在阅读学习的过程中有任何疑问或者希望本人改善的地方，请留言告知。谢谢！