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目录

dy 章 1

1.1 引言 1

1.2 基本术 2

1.3 假设空间 4

1.4 归纳偏好 6

1.5 发展历程 10

1.6 应用现状 13

1.7 阅读材料 16

习题 19

参考文献 20

休息一会儿 22

第2章 模型评估与选择 23

2.1 经验误差与过拟合 23

2.2 评估方法 24

2.2.1 留出法 25

2.2.2 交叉验证法 26

2.2.3 自助法 27

2.2.4 调参与 终模型 28

2.3 性能度量 28

2.3.1 错误率与精度 29

2.3.2 查准率、查全率与F1 30

2.3.3 ROC与AUC 33

2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35

2.4 比较检验 37

2.4.1 假设检验 37

2.4.2 交叉验证t检验 40

2.4.3 McNemar检验 41

2.4.4 Friedman检验与后续检验 42

2.5 偏差与方差 44

2.6 阅读材料 46

习题 48

参考文献 49

休息一会儿 51

第3章 线性模型 53

3.1 基本形式 53

3.2 线性回归 53

3.3 对数几率回归 57

3.4 线性判别分析 60

3.5 多分类学习 63

3.6 类别不平衡问题 66

3.7 阅读材料 67

习题 69

参考文献 70

休息一会儿 72

第4章 决策树 73

4.1 基本流程 73

4.2 划分选择 75

4.2.1 信息增益 75

4.2.2 增益率 77

4.2.3 基尼指数 79

4.3 剪枝处理 79

4.3.1 预剪枝 80

4.3.2 后剪枝 82

4.4 连续与缺失值 83

4.4.1 连续值处理 83

4.4.2 缺失值处理 85

4.5 多变量决策树 88

4.6 阅读材料 92

习题 93

参考文献 94

休息一会儿 95

第5章 神经网络 97

5.1 神经元模型 97

5.2 感知机与多层网络 98

5.3 误差逆传播算法 101

5.4 全局 小与局部极小 106

5.5 其他常见神经网络 108

5.5.1 RBF网络 108

5.5.2 ART网络 108

5.5.3 SOM网络 109

5.5.4 级联相关网络 110

5.5.5 Elman网络 111

5.5.6 Boltzmann机 111

5.6 深度学习 113

5.7 阅读材料 115

习题 116

参考文献 117

休息一会儿 120

第6章 支持向量机 121

6.1 间隔与支持向量 121

6.2 对偶问题 123

6.3 核函数 126

6.4 软间隔与正则化 129

6.5 支持向量回归 133

6.6 核方法 137

6.7 阅读材料 139

习题 141

参考文献 142

休息一会儿 145

第7章 贝叶斯分类器 147

7.1 贝叶斯决策论 147

7.2 极大似然估计 149

7.3 朴素贝叶斯分类器 150

7.4 半朴素贝叶斯分类器 154

7.5 贝叶斯网 156

7.5.1 结构 157

7.5.2 学习 159

7.5.3 推断 161

7.6 EM算法 162

7.7 阅读材料 164

习题 166

参考文献 167

休息一会儿 169

第8章 集成学习 171

8.1 个体与集成 171

8.2 Boosting 173

8.3 Bagging与随机森林 178

8.3.1 Bagging 178

8.3.2 随机森林 179

8.4 结合策略 181

8.4.1 平均法 181

8.4.2 投票法 182

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