´ÓÁ㿪ʼ¶Á¶®Á¿×ÓÁ¦Ñ§(¾«×°¼ÓÇ¿°æ)

µÚ0Õ È˹¤ÖÇÄÜÓëËã·¨ 1

0.1 È˹¤ÖÇÄÜ·¢Õ¹µÄˮƽ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­2

0.2 È˹¤ÖÇÄܼ¼Êõ×ÜÀÀ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­3

0.2.1 »úÆ÷ѧϰËã·¨µÄ»ù±¾¸ÅÄî¡­¡­¡­¡­3

0.2.2 »úÆ÷ѧϰµÄÁ÷³Ì¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­5

0.2.3 »úÆ÷ѧϰËã·¨µÄ·ÖÀà¡­¡­¡­¡­¡­¡­5

0.3 Ëã·¨ÔÚÈ˹¤ÖÇÄܼ¼ÊõÖеĵØλ ¡­¡­¡­¡­9

0.4 ѧºÃËã·¨ÄÜÓÐÄÄЩ¾ºÕùÓÅÊÆ¡­¡­¡­¡­¡­10

µÚ1ÕÂ ÅÅÐòËã·¨ 12

1.1 ðÅÝÅÅÐò£¨Bubble Sort£© ¡­¡­¡­¡­¡­¡­13

1.2 Ö±½Ó²åÈëÅÅÐò£¨Insert Sort£©¡­¡­¡­¡­¡­20

1.3 Ö±½ÓÑ¡ÔñÅÅÐò£¨Select Sort£©¡­¡­¡­¡­¡­24

1.4 Éý ¼¶ °æ ð ÅÝ ÅÅ Ðò ¡ª¡ª ¿ì ËÙ ÅÅ £¨QuickSort£© ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­26

1.5 Éý ¼¶ °æ ²å Èë ÅÅ Ðò ¡ª¡ª Ï£ ¶û ÅÅ Ðò£¨ShellSort£© ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­29

1.6 Éý¼¶°æÑ¡ÔñÅÅÐò¡ª¡ª¶ÑÅÅÐò£¨Heap Sort£©¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­31

1.7 ¹é²¢ÅÅÐò£¨Merge Sort£©¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­34

1.8 »ùÊýÅÅÐò£¨Radix Sort£©¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­36

1.9 Ó¦ÓãºÓ¦¸ÃʹÓÃÄÄÖÖÅÅÐòËã·¨ ¡­¡­¡­¡­40

1.10 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­42

1.11 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­42

1.12 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­42

µÚ2Õ ²éÕÒËã·¨ 43

2.1 ÏßÐÔ²éÕÒ£¨Line Search£©¡ª¡ªÉµ¹Ïʽ²éÕÒ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­44

2.2 ¶þ·Ö²éÕÒ£¨Binary Search£©¡ª¡ªÅųýÁíÒ»°ë ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­44

2.3 ²åÖµ²éÕÒ£¨Insert Search£©¡ª¡ªÔ¤ÅÐλÖà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­45

2.4 ì³²¨ÄÇÆõ²éÕÒ£¨Fibonacci Search£©¡ª¡ª»Æ½ð·Ö¸î·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­46

2.5 Ê÷½á¹¹²éÕÒ£¨Tree Search£© ¡­¡­¡­¡­¡­48

2.6 É¢ÁвéÕÒ£¨Hash Search£©¡­¡­¡­¡­¡­¡­48

2.7 Ó¦Óãº×ÔʵÏÖindexOfº¯Êý ¡­¡­¡­¡­¡­49

2.8 ¸ßÊֵ㲦¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­49

2.9 ±à³ÌÁ·Ï°¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­50

2.10 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­50

µÚ3Õ ×Ö·û´®Ëã·¨ 51

3.1 ÆÓËØËã·¨¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­52

3.2 KMPËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­53

3.3 Boyer-MooreËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­55

3.4 Rabin-KarpËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­59

3.5 TrieÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­59

3.6 Ó¦ÓãºAC×Ô¶¯»úËã·¨¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­60

3.7 ¸ßÊֵ㲦¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­64

3.8 ±à³ÌÁ·Ï°¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­65

3.9 ÃæÊÔÕæÌâ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­65

µÚ4Õ ÏßÐԽṹ 66

4.1 Á´±í¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­67

4.1.1 µ¥Á´±í ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­67

4.1.2 Ë«ÏòÁ´±í ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­68

4.1.3 µ¥ÏòÑ­»·Á´±í ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­69

4.1.4 Ë«ÏòÑ­»·Á´±í ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­70

4.2 Õ»¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­72

4.3 ¶ÓÁС­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­73

4.3.1 ÆÕͨ¶ÓÁÐ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­73

4.3.2 Ë«¶Ë¶ÓÁÐ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­73

4.3.3 ×èÈû¶ÓÁÐ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­74

4.4 Ó¦ÓãºÄ沨À¼¼ÆËãÆ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­74

4.5 ¸ßÊֵ㲦¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­81

4.6 ±à³ÌÁ·Ï°¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­82

4.7 ÃæÊÔÕæÌâ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­82

µÚ5Õ Ê÷½á¹¹ 83

5.1 Ê÷½á¹¹¸ÅÊö¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­84

5.2 ¶þ²æÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­84

5.2.1 Áбí´æ´¢µÄ¶þ²æÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­86

5.2.2 ¶ÔÏó´æ´¢µÄ¶þ²æÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­86

5.2.3 ¶þ²æÊ÷µÄ±éÀú ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­87

5.3 ÏßË÷¶þ²æÊ÷¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­90

5.4 ¶þ²æ²éÕÒÊ÷¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­92

5.4.1 AVLÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­94

5.4.2 ºìºÚÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­103

5.5 K½üÁÚËã·¨Óëk-dÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­111

5.6 ºÕ·òÂüÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­119

5.6.1 ºÕ·òÂüÊ÷µÄ¹¹½¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­119

5.6.2 Ó¦ÓãºÊý¾ÝѹËõÓë½âѹËõ ¡­¡­¡­122

5.7 ¶à·²éÕÒÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­134

5.7.1 2-3Ê÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­134

5.7.2 BÊ÷¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­140

5.7.3 B+Ê÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­140

5.8 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­141

5.9 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­141

5.10 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­142

µÚ6Õ ¶Ñ½á¹¹ 143

6.1 ¶þ²æ¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­144

6.2 d-¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­144

6.3 ¶þÏî¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­145

6.4 ì³²¨ÄÇÆõ¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­148

6.5 ×óʽ¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­150

6.6 б¶Ñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­152

6.7 Ó¦ÓãºÓÅÏȶÓÁÐ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­152

6.8 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­153

6.9 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­153

6.10 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­153

µÚ7Õ ɢÁнṹ 154

7.1 É¢ÁиÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­155

7.2 É¢Áк¯ÊýµÄÉè¼Æ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­156

7.2.1 Ö±½Ó¶¨Ö··¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.2.2 Ïà³ËÈ¡Õû·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.2.3 ƽ·½È¡Öз¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.2.4 ³ýÁôÈ¡Óà·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.2.5 Ëæ»úÊý·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.3 ½â¾ö³åÍ» ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­157

7.3.1 ÏßÐÔ̽²â·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­158

7.3.2 ƽ·½Ì½²â·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­158

7.3.3 Á´µØÖ··¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­159

7.4 ÍêÃÀÉ¢ÁÐ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­160

7.5 Ó¦ÓÃ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­161

7.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­162

7.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­162

7.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­162

µÚ8Õ ͼ½á¹¹ 163

8.1 ͼ½á¹¹¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­164

8.2 ͼµÄ´æ´¢ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­167

8.3 ͼµÄËÑË÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­170

8.4 ÍØÆËÅÅÐò ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­173

8.5 Ó¦ÓãºÐÞ·ÎÊÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­175

8.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­178

8.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­179

8.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­179

µÚ9Õ µÝ¹éËã·¨ 180

9.1 µÝ¹éµÄ¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­181

9.2 Ó¦Ó㺺ºÅµËþÎÊÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­183

9.3 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­185

9.4 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­185

9.5 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­185

µÚ10Õ ·ÖÀàËã·¨ 186

10.1 ·ÖÀàËã·¨¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­187

10.1.1 Ëðʧº¯Êý ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­188

10.1.2 ¹ýÄâºÏÓëÄ£ÐÍÑ¡Ôñ ¡­¡­¡­¡­¡­188

10.1.3 Ä£Ð͵ÄÆÀ¹À·½·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­189

10.2 ¾ö²ßÊ÷ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­192

10.2.1 Ëã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­192

10.2.2 ¾ö²ßÊ÷µÄ¼ôÖ¦ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­196

10.2.3 ³£Óõľö²ßÊ÷Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­197

10.2.4 ¾ö²ßÊ÷µÄ´úÂëʵÏÖ¼°Ó¦Óà ¡­¡­197

10.2.5 ¾ö²ßÊ÷Ë㷨ʵ¼ù ¡­¡­¡­¡­¡­¡­202

10.3 Ö§³ÖÏòÁ¿»ú ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­207

10.3.1 ¾ö²ß±ß½çºÍ¾àÀë ¡­¡­¡­¡­¡­¡­207

10.3.2 SVMËã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­¡­208

10.3.3 Èí¼ä¸ôÓëÕýÔò»¯ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­213

10.3.4 ºËº¯Êý ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­214

10.3.5 SVMË㷨ʵ¼ù ¡­¡­¡­¡­¡­¡­216

10.4 ÆÓËر´Ò¶Ë¹Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­223

10.4.1 ÆÓËر´Ò¶Ë¹Ëã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­224

10.4.2 ÆÓËر´Ò¶Ë¹Ëã·¨´úÂëʵÏÖ¼°Ó¦Óà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­225

10.5 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ª»ùÓÚSVMËã·¨µÄ°©Ö¢Ô¤²â ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­231

10.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­235

10.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­236

10.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­236

µÚ11Õ »Ø¹éËã·¨ 237

11.1 »Ø¹éËã·¨¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­238

11.2 ÏßÐԻعéËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­238

11.2.1 ÏßÐԻعéËã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­239

11.2.2 ÏßÐԻعéËã·¨µÄÍƵ¼ ¡­¡­¡­¡­240

11.2.3 ÏßÐԻعéËã·¨µÄ´úÂëʵÏÖ¼°Ê¹Óà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­244

11.3 Âß¼­»Ø¹éËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­251

11.3.1 Âß¼­»Ø¹éËã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­251

11.3.2 Âß¼­»Ø¹éËã·¨ÍƵ¼ ¡­¡­¡­¡­¡­253

11.3.3 Âß¼­»Ø¹éËã·¨µÄ´úÂëʵÏÖ¼°Ê¹Óà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­253

11.4 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÐÅÓÿ¨ÆÛÕ©¼ì²â ¡­¡­259

11.5 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­264

11.6 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­266

11.7 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­267

µÚ12Õ ¾ÛÀàËã·¨ 268

12.1 ¾ÛÀàËã·¨¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­269

12.2 K-meansËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­270

12.2.1 K-meansËã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­271

12.2.2 K-meansËã·¨µÄ»ù±¾¸ÅÄî ¡­272

12.2.3 K-meansËã·¨Á÷³Ì ¡­¡­¡­¡­272

12.2.4 K-meansËã·¨µÄ´úÂëʵÏÖ¼°Ê¹Óà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­273

12.3 K-meansË㷨ʵ¼ù ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­276

12.3.1 KMeansÀà½éÉÜ¡­¡­¡­¡­¡­¡­276

12.3.2 Ëã·¨Ó¦ÓÃ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­277

12.3.3 Ó°ÏìK-meansËã·¨µÄÒòËØ ¡­280

12.3.4 ÆÀ¹ÀÖ¸±ê ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­282

12.4 DBSCANËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­284

12.4.1 »ù±¾¸ÅÄî ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­285

12.4.2 Ëã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­286

12.4.3 Ë㷨ʵ¼ù ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­288

12.5 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÍ¼Ïñ·Ö¸î ¡­¡­¡­¡­¡­290

12.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­292

12.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­293

12.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­294

µÚ13Õ ½µÎ¬Ëã·¨ 295

13.1 ½µÎ¬Ëã·¨¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­296

13.2 Ö÷³É·Ö·ÖÎö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­296

13.2.1 PCAÔ­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­297

13.2.2 PCAÇó½â²½Öè ¡­¡­¡­¡­¡­¡­301

13.2.3 PCAʵÏÖ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­302

13.2.4 PCAʵÀý ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­304

13.3 ÏßÐÔÅбð·ÖÎö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­306

13.3.1 LDAÔ­Àí¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­307

13.3.2 LDAÇó½â²½Öè¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­309

13.3.3 LDAʵÏÖ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­310

13.3.4 LDAʵÀý¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­312

13.4 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ª»ùÓÚ PCAºÍÂß¼­»Ø¹éËã·¨¶Ôð°Î²»¨Êý¾Ý¼¯·ÖÀà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­313

13.5 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­315

13.6 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­316

13.7 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­317

µÚ14Õ ¼¯³ÉѧϰËã·¨ 318

14.1 ¼¯³Éѧϰ¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­319

14.2 BaggingËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­319

14.3 BoostingËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­321

14.4 XGBoostËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­322

14.4.1 XGBoostËã·¨µÄÔ­Àí ¡­¡­¡­322

14.4.2 XGBoostµÄ°²×° ¡­¡­¡­¡­¡­326

14.4.3 XGBoostµÄ²ÎÊý ¡­¡­¡­¡­¡­327

14.4.4 XGBoostµÄ»ù±¾Á÷³Ì ¡­¡­¡­329

14.5 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ª»ùÓÚ XGBoostËã·¨µÄ¿Í»§Á÷ʧԤ²â ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­335

14.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­346

14.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­346

14.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­347

µÚ15Õ »ùÓÚ¼ÛÖµµÄÇ¿»¯Ñ§Ï°(Value-Based RL)Ëã·¨ 348

15.1 Ç¿»¯Ñ§Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­349

15.1.1 Ç¿»¯Ñ§Ï°µÄ¶¨Òå ¡­¡­¡­¡­¡­¡­349

15.1.2 Ç¿»¯Ñ§Ï°µÄ·ÖÀà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­350

15.2 Q-LearningËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­351

15.2.1 Ëã·¨Ô­Àí ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­351

15.2.2 Ë㷨ʵÏÖ¹ý³Ì ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­352

15.2.3 Ë㷨ʵÏÖ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­354

15.3 DQN£¨Deep Q-Learning£©Ëã·¨ ¡­¡­356

15.3.1 DQNʵÏֵĻù±¾¹ý³Ì ¡­¡­¡­356

15.3.2 DQNµÄ²»Í¬¸Ä½ø°æ±¾ ¡­¡­¡­357

15.3.3 Ë㷨ʵÏÖ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­358

15.4 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÈÃAI×ÔÖ÷̽Ë÷ÃÔ¹¬ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­363

15.5 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­366

15.6 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­366

15.7 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­366

µÚ16Õ »ùÓÚ²ßÂÔµÄÇ¿»¯Ñ§Ï°(Policy-Based RL)Ëã·¨ 367

16.1 ²ßÂÔÌݶȣ¨Policy Gradient£©Ëã·¨ ¡­¡­368

16.1.1 Policy-BasedËã·¨¸ÅÊö ¡­¡­368

16.1.2 Ôö¼ÓBaseline¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­369

16.1.3 ½ü ¶Ë ²ß ÂÔ ÓÅ »¯£¨Proximal PolicyOptimization£¬PPO£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­369

16.2 Actor-CriticËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­377

16.2.1 Actor-CriticËã·¨»ù±¾Ë¼Ïë ¡­377

16.2.2 Actor-CriticËã·¨µÄ¸üй«Ê½ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­378

16.2.3 Advantage Actor-Critic£¨A2C£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­378

16.2.4 Asynchronous Advantage Actor-Critic£¨A3C£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­379

16.3 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ª³¬¼¶ÂíÀï°ÂµÄʵÏÖ ¡­386

16.4 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­389

16.5 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­389

16.6 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­389

µÚ17Õ Éñ¾­ÍøÂçÄ£ÐÍËã·¨ 390

17.1 Éñ¾­ÍøÂç¸ÅÊö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­391

17.2 Éñ¾­ÔªÄ£ÐͺÍÉñ¾­ÍøÂçÄ£ÐÍ ¡­¡­¡­392

17.2.1 Éñ¾­ÔªÄ£ÐÍ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­392

17.2.2 Éñ¾­ÍøÂçÄ£ÐÍ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­393

17.2.3 Éñ¾­ÍøÂçµÄѵÁ·ºÍʶ±ð¹ý³Ì ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­394

17.2.4 ¼¤Àøº¯Êý ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­394

17.2.5 µ¥²ãÉñ¾­ÍøÂçÄ£ÐÍ ¡­¡­¡­¡­¡­396

17.3 BPÉñ¾­ÍøÂçËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­398

17.3.1 BPÉñ¾­ÍøÂçËã·¨»ù±¾Ô­Àí ¡­398

17.3.2 ʹÓà BP Éñ¾­ÍøÂç¶Ô MNIST Êý¾Ý¼¯Êý×Ö½øÐзÖÀà ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­400

17.4 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÊ¹ÓÃÉñ¾­ÍøÂç½øÐлعéÔ¤²â ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­403

17.5 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­407

17.6 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­407

17.7 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­408

µÚ18Õ ѭ»·Éñ¾­ÍøÂçËã·¨ 409

18.1 Ñ­»·Éñ¾­ÍøÂç»ù±¾¸ÅÄî ¡­¡­¡­¡­¡­410

18.1.1 Ñ­»·Éñ¾­ÍøÂç»ù±¾½á¹¹ ¡­¡­¡­410

18.1.2 Ñ­»·Éñ¾­ÍøÂç´¦Àí×ÔÈ»ÓïÑÔ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­411

18.2 ³¤¶ÌÆÚ¼ÇÒ䣨LSTM£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­412

18.3 ³¤ÆÚÑ­»·µ¥Ôª£¨GRU£© ¡­¡­¡­¡­¡­¡­417

18.4 Éî¶ÈÑ­»·Éñ¾­ÍøÂçËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­419

18.5 Ë«ÏòÑ­»·Éñ¾­ÍøÂçËã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­429

18.6 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÊ¹Óà LSTM ÍøÂç¶ÔµçÓ°Ó°ÆÀ½øÐÐÇé¸Ð·ÖÎö ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­430

18.7 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­436

18.8 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­437

18.9 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­437

µÚ19Õ ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂçËã·¨ 438

19.1 ¾í»ýÍøÂç»ù±¾¸ÅÄî ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­439

19.1.1 ¾í»ý ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­439

19.1.2 ³Ø»¯ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­442

19.1.3 ¼¤»î£¨Activation£© ¡­¡­¡­¡­¡­442

19.2 ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂ磨LeNet£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­443

19.3 Éî¶È¾í»ýÉñ¾­ÍøÂ磨AlexNet£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­452

19.4 ²Ð²îÍøÂ磨ResNet£©Ëã·¨ ¡­¡­¡­¡­¡­453

19.5 ×ۺϰ¸Àý¡ª¡ªÊ¹Óþí»ýÉñ¾­ÍøÂçË㷨ʶ±ðè¹·µÄ¶þ·ÖÀàÈÎÎñ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­454

19.6 ¸ßÊֵ㲦 ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­460

19.7 ±à³ÌÁ·Ï° ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­461

19.8 ÃæÊÔÕæÌâ ¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­¡­461

¸½Â¼ 462