����
ǰ��
**����
�� 1 �� ����ϵ�y 2
1.1 ���ڵČ���ϵ�y 2
1.2 �������� 4
1.3 �������� 5
1.4 �^�~߉݋ 6
1.5 ����ϵ�y��ؕ�I�����y 7
1.6 ���֌��` 9
1.6.1 �����Č���ϵ�y 10
1.6.2 �������� 10
1.6.3 �������� 11
�����īI 13
�� 2 �� �Q�ߘ� 14
2.1 ����} 15
2.2 ����Q�ߘ� 16
2.3 ID3 �㷨 17
2.4 ��Ϣ�� 19
2.5 ���᲻���� 21
2.6 ���֌��` 22
2.6.1 Ӌ����Ϣ�� 22
2.6.2 ����Q�ߘ� 23
2.6.3 ʹ�� scikit-learnܛ���� 27
�����īI 30
�� 3 �� ��Ԫ�͸�֪�C 31
3.1 ������Ԫ 31
3.2 ���ڸ�֪�Cģ�� 33
3.3 �F����ģ�� 34
3.4 �W��ģ�ͅ��� 36
3.4.1 �ݶ��½��� 36
3.4.2 Delta ���t 37
3.5 ���֌��` 38
3.5.1 ���F��֪�Cģ�� 38
3.5.2 �R�e�֌����� 43
�����īI 48
�� 4 �� ���Իؚw 49
4.1 ���Իؚw���� 49
4.2 *С���˷� 51
4.3 �����ʽ 52
4.4 һ���ԵĻؚw���} 54
4.5 ���֌��` 54
4.5.1 ���Fһ�S���Իؚw 54
4.5.2 ���F*С���˷� 56
4.5.3 ʹ�� numpy ܛ���� 59
�� 5 �� ߉݋˹�ٻؚw�ͷ���� 64
5.1 ����} 64
5.2 *����Ȼ��Ӌ 66
5.3 �����ؓpʧ���� 67
5.4 ��e��� 68
5.4.1 ��e߉݋˹�ٻؚw 69
5.4.2 �wһ��ָ������ 70
5.4.3 �������`��;����`��ı��^ 72
5.5 ������ěQ��߅�� 73
5.6 ֧�������C 75
5.6.1 ֧������ 77
5.6.2 �������ճ��ӷ� 78
5.6.3 �Ǿ��Է���c�˺��� 80
5.7 ���֌��` 82
5.7.1 ʹ��߉݋˹�ٻؚw 82
5.7.2 �^����߅�� 83
5.7.3 ʹ��֧�������C 85
�����īI 87
�ڶ�����
�� 6 �� �˹��񽛾W�j 90
6.1 �����}�Ͷ��Ӹ�֪�C 90
6.2 ��������㷨 92
6.3 ����񽛾W�j 94
6.3.1 �����񽛙C�ƵĆ�ʾ 94
6.3.2 ��Q����񽛾W�j���R�Ć��} 95
6.4 ���e�ͳػ� 98
6.4.1 ���B�ӵľֲ��� 98
6.4.2 ƽ�Ʋ�׃�� 99
6.4.3 ���e̎��D���Ч�� 99
6.4.4 ���μ����͏��s�����ķ����W 102
6.5 ѭ�h�񽛾W�j 103
6.6 ʹ�� PyTorch ܛ���� 104
6.7 ���֌��` 106
6.7.1 �R�e�֌����� 106
6.7.2 �ʂ�Ӗ������ 109
6.7.3 Ӗ���񽛾W�jģ�� 110
6.8 ��