本书通过一系列有趣的实例，由浅入深地介绍了机器学习这一炙手可热的新领域，并且详细介绍了适合机器学习开发的Microsoft F#语言和函数式编程，引领读者深入了解机器学习的基本概念、核心思想和常用算法。书中的例子既通俗易懂，同时又十分实用，可以作为许多开发问题的起点。通过对本书的阅读，读者无须接触枯燥的数学知识，便可快速上手，为日后的开发工作打下坚实的基础。本书适合对机器学习感兴趣的.NET开发人员阅读，也适合其他读者作为机器学习的入门参考书。
目录
- 第1章 256级灰度 1
- 1．1 什么是机器学习 2
- 1．2 经典的机器学习问题：图像分类 3
- 1．2．1 挑战：构建一个数字识别程序 3
- 1．2．2 机器学习中的距离函数 5
- 1．2．3 从简单的方法入手 5
- 1．3 我们的□□个模型（C#版本） 6
- 1．3．1 数据集组织 6
- 1．3．2 读取数据 7
- 1．3．3 计算图像之间的距离 9
- 1．3．4 编写分类器 11
- 1．4 那么，如何知道程序有效？ 12
- 1．4．1 交叉验证 12
- 1．4．2 评估模型质量 13
- 1．4．3 改进模型 14
- 1．5 介绍用于机器学习的F# 15
- 1．5．1 使用F#交互执行进行实时脚本编写和数据研究 15
- 1．5．2 创建□□个F#脚本 18
- 1．5．3 剖析□□个F#脚本 19
- 1．5．4 创建函数管道 22
- 1．5．5 用元组和模式匹配操纵数据 23
- 1．5．6 训练和评估分类器函数 24
- 1．6 改进我们的模型 26
- 1．6．1 试验距离的另一种定义 26
- 1．6．2 重构距离函数 27
- 1．7 我们学到了什么 30
- 1．7．1 在好的距离函数中能找到什么 30
- 1．7．2 模型不一定要很复杂 31
- 1．7．3 为什么使用F#? 31
- 1．8 更进一步 32
- 第2章 垃圾邮件还是非垃圾邮件？ 33
- 2．1 挑战：构建一个垃圾邮件检测引擎 34
- 2．1．1 了解我们的数据集 34
- 2．1．2 使用可区分联合建立标签模型 35
- 2．1．3 读取数据集 36
- 2．2 根据一个单词决定 38
- 2．2．1 以单词作为线索 38
- 2．2．2 用一个数字表示我们的确定程度 39
- 2．2．3 贝叶斯定理 40
- 2．2．4 处理罕见的单词 42
- 2．3 组合多个单词 42
- 2．3．1 将文本分解为标记 42
- 2．3．2 简单组合得分 43
- 2．3．3 简化的文档得分 44
- 2．4 实现分类器 45
- 2．4．1 将代码提取到模块中 46
- 2．4．2 文档评分与分类 47
- 2．4．3 集合和序列简介 49
- 2．4．4 从文档语料库中学习 51
- 2．5 训练□□个分类器 53
- 2．5．1 实现□□个标记化程序 54
- 2．5．2 交互式验证设计 54
- 2．5．3 用交叉验证确立基准 55
- 2．6 改进分类器 56
- 2．6．1 使用每个单词 56
- 2．6．2 大小写是否重要？ 57
- 2．6．3 简单就是美 58
- 2．6．4 仔细选择单词 59
- 2．6．5 创建新特征 61
- 2．6．6 处理数字值 63
- 2．7 理解分类错误 64
- 2．8 我们学到了什么？ 66
- 第3章 类型提供程序的快乐 67
- 3．1 探索StackOverflow数据 68
- 3．1．1 StackExchange API 68
- 3．1．2 使用JSON类型提供程序 70
- 3．1．3 构建查询问题的□小化DSL 73
- 3．2 世界上的所有数据 76
- 3．2．1 世界银行类型提供程序 76
- 3．2．2 R类型提供程序 77
- 3．2．3 分析数据与R数据框架 81
- 3．2．4 ．NET数据框架Deedle 83
- 3．2．5 全世界的数据统一起来！ 84
- 3．3 我们学到了什么？ 88
- 第4章 自行车与人 91
- 4．1 了解数据 92
- 4．1．1 数据集有哪些内容？ 92
- 4．1．2 用FSharp．Charting检查数据 93
- 4．1．3 用移动平均数发现趋势 94
- 4．2 为数据适配模型 96
- 4．2．1 定义简单直线模型 96
- 4．2．2 寻找□□代价模型 97
- 4．2．3 用梯度下降找出函数的□小值 98
- 4．2．4 使用梯度下降进行曲线拟合 99
- 4．2．5 更通用的模型公式 100
- 4．3 实施梯度下降的方法 101
- 4．3．1 随机梯度下降 101
- 4．3．2 分析模型改进 103
- 4．3．3 批量梯度下降 105
- 4．4 拯救者——线性代数 107
- 4．4．1 宝贝，我缩短了公式！ 108
- 4．4．2 用Math．NET进行线性代数运算 109
- 4．4．3 标准形式 110
- 4．4．4 利用MKL开足马力 111
- 4．5 快速演化和验证模型 112
- 4．5．1 交叉验证和过度拟合 112
- 4．5．2 简化模型的创建 113
- 4．5．3 在模型中添加连续特征 115
- 4．6 用更多特征改进预测 117
- 4．6．1 处理分类特征 117
- 4．6．2 非线性特征 119
- 4．6．3 正规化 122
- 4．7 我们学到了什么？ 123
- 4．7．1 用梯度下降□□限度地减小代价 123
- 4．7．2 用回归方法预测数字 124
- 第5章 你不是□□□□的雪花 125
- 5．1 发现数据中的模式 126
- 5．2 我们所面临的挑战：理解StackOverflow上的主题 128
- 5．3 用K-均值聚类方法找出聚类 132
- 5．3．1 改进聚类和质心 133
- 5．3．2 实施K-均值聚类方法 135
- 5．4 StackOverflow标签的归类 138
- 5．4．1 运行聚类分析 138
- 5．4．2 结果分析 139
- 5．5 好的聚类和坏的聚类 141
- 5．6 重新标度数据集以改进聚类 144
- 5．7 确定需要搜索的聚类数量 147
- 5．7．1 什么是“好”的聚类？ 147
- 5．7．2 确定StackOverflow数据集的k值 148
- 5．7．3 □终的聚类 150
- 5．8 发现特征的相关性 151
- 5．8．1 协方差和相关系数 151
- 5．8．2 StackOverflow标签之间的相关性 153
- 5．9 用主成分分析确定更好的特征 154
- 5．9．1 用代数方法重新组合特征 155
- 5．9．2 PCA工作方式预览 156
- 5．9．3 实现PCA 158
- 5．9．4 对StackOverflow数据集应用PCA 159
- 5．9．5 分析提取的特征 160
- 5．10 提出建议 165
- 5．10．1 简单标签推荐系统 165
- 5．10．2 实现推荐系统 166
- 5．10．3 验证做出的推荐 168
- 5．11 我们学到了什么？ 170
- 第6章 树与森林 171
- 6．1 我们所面临的挑战：“泰坦尼克”上的生死存亡 171
- 6．1．1 了解数据集 172
- 6．1．2 观察各个特征 173
- 6．1．3 构造决策桩 174
- 6．1．4 训练决策桩 176
- 6．2 不适合的特征 177
- 6．2．1 数值该如何处理？ 177
- 6．2．2 缺失数据怎么办？ 178
- 6．3 计量数据中的信息 180
- 6．3．1 用熵计量不确定性 180
- 6．3．2 信息增益 182
- 6．3．3 实现□□特征识别 184
- 6．3．4 使用熵离散化数值型特征 186
- 6．4 从数据中培育一棵决策树 187
- 6．4．1 建立树的模型 187
- 6．4．2 构建决策树 189
- 6．4．3 更漂亮的树 191
- 6．5 改进决策树 192
- 6．5．1 为什么会过度拟合？ 193
- 6．5．2 用过滤器限制过度的自信 194
- 6．6 从树到森林 195
- 6．6．1 用k-折方法进行更深入的交叉验证 196
- 6．6．2 将脆弱的树组合成健壮的森林 198
- 6．6．3 实现缺失的部分 199
- 6．6．4 发展一个森林 200
- 6．6．5 尝试森林 201
- 6．7 我们学到了什么？ 202
- 第7章 一个奇怪的游戏 205
- 7．1 构建一个简单的游戏 206
- 7．1．1 游戏元素建模 206
- 7．1．2 游戏逻辑建模 207
- 7．1．3 以控制台应用的形式运行游戏 209
- 7．1．4 游戏显示 211
- 7．2 构建一个粗糙的“大脑” 213
- 7．2．1 决策过程建模 214
- 7．2．2 从经验中学习制胜策略 215
- 7．2．3 实现“大脑” 216
- 7．2．4 测试“大脑” 218
- 7．3 我们能更高效地学习吗？ 221
- 7．3．1 探索与利用的对比 221
- 7．3．2 红色的门和蓝色的门是否不同？ 222
- 7．3．3 贪婪与规划的对比 223
- 7．4 无限的瓷砖组成的世界 224
- 7．5 实现“大脑”2．0 227
- 7．5．1 简化游戏世界 227
- 7．5．2 预先规划 228
- 7．5．3 ε-学习 229
- 7．6 我们学到了什么？ 231
- 7．6．1 符合直觉的简单模型 231
- 7．6．2 自适应机制 232
- 第8章 重回数字 233
- 8．1 调整代码 233
- 8．1．1 寻求的目标 234
- 8．1．2 调整距离函数 235
- 8．1．3 使用Array．Parallel 239
- 8．2 使用Accord．NET实现不同的分类器 240
- 8．2．1 逻辑回归 241
- 8．2．2 用Accord实现简单逻辑回归 242
- 8．2．3 一对一、一对多分类 244
- 8．2．4 支持向量机 246
- 8．2．5 神经网络 248
- 8．2．6 用Accord创建和训练一个神经网络 250
- 8．3 用m-brace．net实现伸缩性 253
- 8．3．1 用Brisk启动Azure上的MBrace 253
- 8．3．2 用MBrace处理大数据集 256
- 8．4 我们学到了什么？ 259
- 第9章 结语 261
- 9．1 描绘我们的旅程 261
- 9．2 科学! 262
- 9．3 F#：函数式风格更有效率 263
- 9．4 下一步是什么？ 264
