fengdu78/lihang-code

이것은 무엇인가?

fengdu78/lihang-code는 리항의 고전적인 머신러닝 교과서인 통계학습방법(제2판)을 위한 보조 코드 저장소입니다. 이 저장소는 책의 22개 챕터에서 다루는 알고리즘들의 Python 구현을 제공합니다.

어떤 기능을 하는가?

이 저장소는 각 챕터마다 하나의 코드 파일(또는 파일 세트)을 포함하고 있으며, 해당 챕터의 알고리즘이 실제로 작동하는 모습을 보여줍니다. 고전 머신러닝의 전체 범위를 포괄합니다:

• 지도 학습 방법: 퍼셉트론, k-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 의사결정 나무, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 부스팅, EM 알고리즘, 은닉 마르코프 모델, 조건부 무작위 장
• 비지도 학습 방법: 클러스터링, 특이값 분해 (SVD), 주성분 분석 (PCA), 잠재 의미 분석, 확률적 잠재 의미 분석, 마르코프 연쇄 몬테카를로 (MCMC), 잠재 디리클레 할당 (LDA), PageRank

이 코드는 여러 기여자가 제공하고 "Machine Learning Beginners"(机器学习初学者) 위챗 계정이 수집 및 재구성한 엄선된 컬렉션이며, 원본 소스에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

왜 중요한가?

리항의 책은 중화권 커뮤니티에서 머신러닝 입문서로 널리 알려져 있으며, 그 내용은 기술 기업의 면접 질문에도 자주 등장합니다. 각 챕터와 함께 작동하는 코드를 갖추는 것은 독자들이 책의 수학적 유도 과정과 실제 구현 사이의 간극을 메우고, 추상적인 공식을 실행 가능한 예제로 바꾸는 데 도움을 줍니다.

누구를 위한 것인가?

교과서를 공부하며 실험해 볼 구체적인 코드를 원하는 학생 및 독학자, 그리고 머신러닝 면접을 준비하며 고전 알고리즘에 대한 빠른 참조가 필요한 사람들을 위한 것입니다.

주의사항

이것은 보조 코드 모음집이며, 유지 관리되는 소프트웨어 라이브러리가 아닙니다. README에는 의존성, 설치 방법, 코드 품질에 대한 정보가 없으며, 많은 저자가 기여했기 때문에 챕터마다 스타일과 엄밀함이 다를 수 있습니다.