���] �C���W�����A(��2�桤�}�졤΢�nҕ�l��)

�S���YԴ
��1�™C���W������ 1.1�C���W���ĽM�� 1.2����}���ؚw���} 1.3�O(ji��n)���W������O(ji��n)���W���͟o�O(ji��n)���W�� 1.4����ģ�ͼ��Єeģ�� 1.5ģ���u�� 1.5.1Ӗ���`������`�� 1.5.2�^�M�ϼ�Ƿ�M�� 1.6���t�� 1.7Scikit��learnģ�K 1.7.1��(sh��)��(j��)�� 1.7.2ģ���x�� ���}1 ��2��߉݋�ؚw��*����ģ�� 2.1���Իؚw 2.1.1һԪ���Իؚw 2.1.2��Ԫ���Իؚw 2.2�V�x���Իؚw 2.2.1߉݋�ؚw 2.2.2����߉݋�ؚw 2.2.3�����ؓpʧ����(sh��) 2.3*����ģ�� 2.3.1*����ģ�͵Č��� 2.3.2*����ģ���c߉݋�ؚw֮�g���Pϵ 2.4�u�rָ�� 2.4.1������� 2.4.2�ʴ_�� 2.4.3���_���c�ٻ��� 2.4.4PR���� 2.4.5ROC���� 2.5������ ����߉݋�ؚw���F(xi��n)���ٰ��A�y ���}2
��3��k�������㷨 3.1kֵ���xȡ 3.2���x�Ķ��� 3.3���ٙz�� 3.4������ ����k�������㷨���F(xi��n)�Sβ����� ���}3 ��4�›Q�ߘ� 4.1�����x�� 4.1.1��Ϣ���� 4.1.2��Ϣ����� 4.2�Q�ߘ������㷨CART 4.3�Q�ߘ��֦ 4.3.1�A��֦ 4.3.2���֦ 4.4������ ���ڛQ�ߘ䌍�F(xi��n)���ѾƷ�� ���}4 ��5�˜���ؐ�~˹����� 5.1�O����Ȼ��Ӌ 5.2����ؐ�~˹��� 5.3������˹ƽ�� 5.4����ؐ�~˹������ĘO����Ȼ��Ӌ��� 5.5������ ���ژ���ؐ�~˹���F(xi��n)�������ŷ�� ���}5 ��6��֧�������C 6.1*���g������ƽ�� 6.2���Կɷ�֧�������C 6.3����֧�������C 6.4��퓓pʧ����(sh��) 6.5�˼��� 6.6������}�c�����} 6.6.1һ��һ 6.6.2һ���� 6.6.3������ 6.7������ ����֧�������C���F(xi��n)���ѾƷ�� ���}6 ��7�¼��ɌW�� 7.1ƫ���c���� 7.2Bagging���S�Cɭ�� 7.2.1Bagging 7.2.2�S�Cɭ�� 7.3Boosting��AdaBoost 7.3.1Boosting 7.3.2AdaBoost 7.4������ 7.4.1���������� 7.4.2GBDT 7.4.3XGBoost 7.5Stacking 7.6����: �����ݶ��½��䌍�F(xi��n)��ʿ�D���r�A�y ���}7 ��8��EM�㷨���䑪�� 8.1Jensen����ʽ 8.2EM�㷨 8.3��˹���ģ�ͣ�GMM�� 8.4�[�R���ɷ�ģ�� 8.4.1Ӌ���^�y���ʵ�ݔ�� 8.4.2��Ӌ�[�R���ɷ�ģ�͵ą���(sh��) 8.4.3�[׃�������A�y 8.5������ ���ڸ�˹���ģ�͌��F(xi��n)�Sβ����� ���}8 ��9�½��S 9.1���ɷַ��� 9.1.1����f(xi��)����ğoƫ��Ӌ 9.1.2������ �������ɷַ������F(xi��n)�Sβ����(sh��)��(j��)���S 9.2�殐ֵ�ֽ� 9.2.1�殐ֵ�ֽ�Ę��� 9.2.2�殐ֵ�ֽ����ڔ�(sh��)��(j��)���s 9.2.3SVD�cPCA���Pϵ 9.2.4�殐ֵ�ֽ�Ď׺ν�� 9.2.5������ �����殐ֵ�ֽ⌍�F(xi��n)�DƬ���s ���}9 ��10�¾�� 10.1���x���� 10.1.1�h�ɷ�˹�����x 10.1.2�������ƶ� 10.1.3�R�Ͼ��x 10.1.4�h�����x 10.2�Ӵξ�� 10.3K��Means��� 10.4K��Medoids��� 10.5DBSCAN 10.6������ ����K��Means���F(xi��n)�Sβ����� ���}10
��11����(j��ng)�W(w��ng)�j�c��ȌW�� 11.1��(j��ng)Ԫģ�� 11.2���Ӹ�֪�C 11.3�pʧ����(sh��) 11.4��������㷨 11.4.1�ݶ��½��� 11.4.2�ݶ���ʧ���ݶȱ�ը 11.5���e��(j��ng)�W(w��ng)�j 11.5.1���e 11.5.2�ػ� 11.5.3�W(w��ng)�j�ܘ� 11.6ѭ�h(hu��n)��(j��ng)�W(w��ng)�j 11.7���Ɍ����W(w��ng)�j 11.8�D���e��(j��ng)�W(w��ng)�j 11.9��ȌW���l(f��)չ 11.10������ ���ھ��e��(j��ng)�W(w��ng)�j���F(xi��n)�֌���(sh��)���R�e 11.10.1MNIST��(sh��)��(j��)�� 11.10.2���ھ��e��(j��ng)�W(w��ng)�j���֌���(sh��)���R�e ���}11 ��12�°����� �Ñ���ʧ�A�� 12.1�x�딵(sh��)��(j��) 12.2��(sh��)��(j��)�A̎������׃���˜ʻ� 12.3���۽�����C 12.4�������Nģ�� 12.5�{(di��o)��prob�ֵ��ݔ�������u�� ��13�°����� ���ڻؚw���}��XGBoostģ�͵ķ��r�A�y 13.1XGBoostģ�ͽ�B 13.2���g���� 13.2.1��(sh��)��(j��)���� 13.2.2XGBoostģ�ͅ���(sh��) 13.2.3�{(di��o)���^�� 13.3�������a���Y��չʾ ��14�°����� ����K��Means�㷨���Sβ����(sh��)��(j��)��Ϳ�ҕ�� 14.1��(sh��)��(j��)�����ߺ��� 14.1.1Iris��(sh��)��(j��)��(�Sβ����(sh��)��(j��)��) 14.1.2Tkinter 14.2�������� 14.2.1ģ�K���� 14.2.2���ֈD�ν��� 14.2.3�xȡ��(sh��)��(j��)�ļ� 14.2.4��� 14.2.5��Y����ҕ�� 14.2.6�`����������ҕ�� 14.2.7ʹ������ ��15�°����� Ӱ�u��(sh��)��(j��)�����c�Ӱ���] 15.1���_Ŀ���c�ʂ䔵(sh��)��(j��) 15.2�����x�� 15.3�������� 15.3.1�Ñ��Ƕȷ��� 15.3.2�Ӱ�Ƕȷ��� 15.4�Ӱ���] ��16�°����� �Ƀr�A�y 16.1ʹ��Tsfresh�M�����S���������� 16.2�����OӋ˼· 16.3�����OӋ���E 16.3.1�x�벢������(sh��)��(j��) 16.3.2�ƴ� 16.3.3���S 16.3.4�����^�V 16.3.5ʹ��AdaBoostRegressorģ���M�лؚw�A�y 16.3.6�A�y�Y������ ��17�°����� ʹ��CRF���F(xi��n)�������w�R�e 17.1ģ�Ͷ��x 17.2��(sh��)��(j��)�A̎�� 17.3ģ��Ӗ�� 17.4ģ���A�y
��18�°����� �����֙C��ُ���uՓ�����֙C���� 18.1��(sh��)��(j��)�ʂ� 18.2��(sh��)��(j��)���� 18.2.1ģ�ͽ�B 18.2.2�㷨���� 18.2.3���~��ȡ 18.2.4��з��� ��19�°����� ����CNN���֌���(sh��)���R�e 19.1MINST��(sh��)��(j��)����B�c���� 19.2���� CNN �Ę����cӖ��
�����īI