��1�”�����������
1.1���������Ļ������
1.2���������c�C���W��
1.2.1�yӋ�W�c�C���W��
1.2.2�C���W���㷨�����
1.2.3�C���W���е��㷨��ģ����
�����ͳ�����
1.2.4���������еĻ��A�㷨
1.2.5���������еĸ߼��㷨
1.3������������Ҫ����
1.4���������е��㷨�x��
1.5���������г��õ�Python��
1.5.1NumPy
1.5.2Pandas
1.5.3Matplotlib
1.5.4Seaborn
1.5.5statsmodels
1.5.6scikit��learn
1.5.7jieba
1.5.8OpenCV
1.5.9TensorFlow��PyTorch
1.6����������ע�����
1.7���������ĬF���cڅ��
1.8���}
1.9��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��2���P“Ҏ�t����
2.1������
2.2�㷨ԭ��
2.2.1Apriori�㷨�ļ��O
2.2.2Apriori�㷨������
2.3�����g�Z
2.3.1�„��͔���
2.3.2헼�
2.3.3֧�ֶ�
2.3.4���Ŷ�
2.3.5������
2.3.6�P“Ҏ�t
2.4Python���̌��`����ُ��܇����
2.4.1�I������
2.4.2�����x��
2.4.3��������
2.4.4�����A̎��
2.4.5�����l��헼�
2.4.6Ӌ���P“��
2.4.7��ҕ��
2.5���c�c�y�c���x
2.6���}
2.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��3�»ؚw����
3.1������
3.2�㷨ԭ��
3.2.1����˼·
3.2.2�u�r����
3.3�����g�Z
3.3.1�ؚw�����г��õĽyӋ��
3.3.2��������cĿ������
3.3.3�^�M���cǷ�M��
3.3.4�߸ܗU�c���xȺ�c�͏�Ӱ��c
3.4Python���̌��`
3.4.1���Իؚw����Ů�������c�w��
��������
3.4.2��Ԫ�ؚw�����V�����딵������
3.4.3���ɻؚw����������������
3.5���c�c�y�c���x
3.5.1�������x�������Իؚw�㷨
3.5.2Z��Score�˜ʻ�
3.5.3����
3.5.4���Pϵ��
3.5.5���ɷֲ�
3.5.6L1��L2���t��
3.5.7�h�Ͼ��x���W�Ͼ��x�������D���x
���б�ѩ����x
3.6���}
3.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��4�·����
4.1������
4.2�㷨ԭ��
4.1.1KNN
4.1.2ؐ�~˹���
4.1.3֧�������C
4.1.4߉݋�ؚw
4.3�����g�Z
4.3.1ƫ��ͷ���֮�g�ę��
4.3.2�W������
4.3.3�������
4.3.4ROC�����cAUC��e
4.3.5ؐ�~˹��Փ
4.3.6�˺������˼���
4.4Python���̌��`���������Ԅ��\��
����
4.4.1ʹ��KNN�㷨���F
4.4.2ʹ��ؐ�~˹����㷨���F
4.4.3ʹ��SVM�㷨���F
4.4.4ʹ��߉݋�ؚw�㷨���F
4.5���c�c�y�c���x
4.5.1�������x����KNN��ؐ�~˹���
SVM��߉݋�ؚw�㷨
4.5.2�����˜ʻ�̎��
4.5.3������ꇼ�����㷨���u�rָ��
4.5.4*����Ȼ��Ӌ
4.5.5�Єeģ���c����ģ��
4.5.6e��ƽ�↖�}
4.5.7KD Tree�cBall Tree
4.5.8GridSearchCV����ԭ��
4.5.9GaussianNB��MultinomialNB��
BernoulliNB�ą^�e
4.5.10LabelEncoder����ԭ��
4.6���}
4.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��5�¾����
5.1������
5.2�㷨ԭ��
5.2.1k��means�㷨
5.2.2��������u�r
5.3�����g�Z
5.4Python���̌��`���������|���M����
����
5.4.1�I������
5.4.2�����x��
5.4.3��������
5.4.4�����ʂ�
5.4.5ģ��Ӗ��
5.4.6ģ���u�r
5.4.7ģ���{��
5.4.8ģ���A�y
5.5���c�c�y�c���x
5.5.1�������x����k��means�㷨
5.5.2k��means++����
5.5.3elkan����
5.6���}
5.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��6�¼��ɌW��
6.1������
6.2�㷨ԭ��
6.2.1�S�Cɭ��
6.2.2XGBoost
6.3�����g�Z
6.4Python���̌��`�������݃r���A�y
����
6.4.1ʹ���S�Cɭ���㷨���F
6.4.2ʹ��XGBoost���F
6.5���c�c�y�c���x
6.5.1�������x�����S�Cɭ�ֺ�
XGBoost
6.5.2����*��
6.5.3�����˜ʻ�
6.5.4̩��չ�_ʽ
6.5.5���ɌW���Ўׂ�ע�����
6.6���}
6.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��7����Ȼ�Z��̎��
7.1������
7.2�㷨ԭ��
7.2.1���ķ��~
7.2.2�~��ģ��
7.2.3N��gramsģ��
7.2.4TF��IDF�㷨
7.2.5�ı�Ҏ����
7.2.6�~�Ԙ�ע
7.3�����g�Z
7.4Python���̌��`����2021����������
������
7.4.1�I������
7.4.2�����x��
7.4.3���~̎��
7.4.4�����Զ��x�~�R
7.4.5�~�Ԙ�ע
7.4.6ͣ���~̎��
7.4.7�~�Էֲ�����
7.4.8���l�~����
7.4.9�P�I�~��ȡ
7.4.10�L���~�ƈD
7.5���c�c�y�c���x
7.5.1NLTK���~�Ԙ�ע
7.5.2NLTK�Ĺ���ģ�K
7.6���}
7.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��8�ˆD��̎��
8.1������
8.2�㷨ԭ��
8.2.1��ģ�A��
8.2.2�z�y�A��
8.3�����g�Z
8.4Python���̌��`������Ę�z�y����
8.4.1���b������OpenCV��python��
8.4.2�xȡ�D���ļ�
8.4.3��RGB�D���D�Q��ҶȈD
8.4.4��Ę�z�y�c��ꇘ��R
8.4.5�D���@ʾ
8.4.6�D�񱣴�
8.5���c�c�y�c���x
8.5.1�������x����OpenCV
8.5.2AdaBoost�㷨
8.5.3����OpenCV��CNN�ĈD��̎��
����
8.5.4Haar������LBP������
���ȷ���
8.5.5AdaBoost�㷨��XGboost�㷨��
��Ҫ�^�e
8.6���}
8.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
��9����ȌW��
9.1������
9.2�㷨ԭ��
9.2.1ȫ�B���񽛾W�j����ȱ�c
9.2.2ȫ�B���񽛾W�j�ĸ��M�����e
�񽛾W�j�����
9.2.3���e�񽛾W�j�Ļ���˼·
9.2.4CNN�����w����
9.3�����g�Z
9.4Python���̌��`�����֌������R�e
����
9.4.1�I������
9.4.2�����x�뼰����
9.4.3�����ʂ�
9.4.4��������
9.4.5���xCNN�ČW�����
9.4.6����CNN�W����ģ��Ӗ��
9.4.7ģ���u�r
9.4.8ģ���A�y
9.5���c�c�y�c���x
9.5.1�������x����CNN�㷨
9.5.2�C���W���е������c�ɽ����
���
9.5.3�S�C�ݶ��½����W����
9.5.4One��hot encoding
9.5.5�˵��˵ČW��
9.5.6CNN�c������ȌW�������ą^�e
��“ϵ
9.5.7CNN�㷨�O�ó�������
��򞷨�t
9.6���}
9.7��Ҫ�����īI�����]��x��Ŀ
������}������