第 1章 1 1.1　引言　1 1.2　基本術(shù)　2 1.3　假設(shè)空間　4 1.4　歸納偏好　6 1.5　發(fā)展歷程　10 1.6　應(yīng)用現(xiàn)狀　13 1.7　閱讀材料　16 習(xí)題　19 參考文獻(xiàn)　20 休息一會(huì)兒　22 第　2章 模型評(píng)估與選擇　23 2.1　經(jīng)驗(yàn)誤差與過(guò)擬合　23 2.2　評(píng)估方法　24 2.2.1　留出法　25 2.2.2　交叉驗(yàn)證法　26 2.2.3　自助法　27 2.2.4　調(diào)參與最終模型　28 2.3　性能度量　28 2.3.1　錯(cuò)誤率與精度　29 2.3.2　查準(zhǔn)率、查全率與F1　30 2.3.3　ROC與AUC　33 2.3.4　代價(jià)敏感錯(cuò)誤率與代價(jià)曲線　35 2.4　比較檢驗(yàn)　37 2.4.1　假設(shè)檢驗(yàn)　37 2.4.2　交叉驗(yàn)證t檢驗(yàn)　40 2.4.3　McNemar檢驗(yàn)　41 2.4.4　Friedman檢驗(yàn)與后續(xù)檢驗(yàn)　42 2.5　偏差與方差　44 2.6　閱讀材料　46 習(xí)題　48 參考文獻(xiàn)　49 休息一會(huì)兒　51 第3章　線性模型　53 3.1　基本形式　53 3.2　線性回歸　53 3.3　對(duì)數(shù)幾率回歸　57 3.4　線性判別分析　60 3.5　多分類(lèi)學(xué)習(xí)　63 3.6　類(lèi)別不平衡問(wèn)題　66 3.7　閱讀材料　67 習(xí)題　69 參考文獻(xiàn)　70 休息一會(huì)兒　72 第4章　決策樹(shù)　73 4.1　基本流程　73 4.2　劃分選擇　75 4.2.1　信息增益　75 4.2.2　增益率　77 4.2.3　基尼指數(shù)　79 4.3　剪枝處理　79 4.3.1　預(yù)剪枝　80 4.3.2　后剪枝　82 4.4　連續(xù)與缺失值　83 4.4.1　連續(xù)值處理　83 4.4.2　缺失值處理　85 4.5　多變量決策樹(shù)　88 4.6　閱讀材料　92