Python 李航 統計（也稱為《統計學習方法》）是由李航編寫的一本關于機器學習、統計學習的著作，其內容也被許多大學作為教材使用。該書以統計學習的思想為基礎，介紹了很多經典的機器學習算法和數學模型。

書中的代碼范例幾乎全都是使用Python語言實現，因此，對于Python程序員來說，《統計學習方法》無疑是極好的學習資源。下面是書中一個簡單的例子，使用Python實現了Perceptron算法： 
import numpy as np
class Perceptron:
def __init__(self):
self.w = None
self.b = None
def train(self, X, y, learning_rate=0.01, epochs=1000):
self.w = np.zeros(X.shape[1])
self.b = 0
for epoch in range(epochs):
for i in range(len(X)):
xi = X[i]
yi = y[i]
if yi * (np.dot(xi, self.w) + self.b)<= 0:
self.w += learning_rate * yi * xi
self.b += learning_rate * yi
def predict(self, X):
return np.sign(np.dot(X, self.w) + self.b)

可以看到，Perceptron算法的代碼實現并不復雜，但是通過Python實現，我們可以更好地理解算法的本質，也可以將算法應用到更多的實際問題中，這也是 Python 李航 統計在機器學習領域的重要價值所在。