出版時間 ?2016-08-01

定價：59元

作者： Mathias Brandewinder是Microsoft F# 最有價值專家（MVP），住在加州舊金山，在那里他為Clear Lines Consulting工作。作為一名當之無愧的數學極客，他很早就對構建模型幫助其他人利用數據做出更好的決策感興趣。他擁有商業、經濟和運營研究等多個碩士學位，在到達硅谷之后不久便愛上了編程。從.NET剛出現時開始，他就專業開發軟件，為各行各業開發業務應用程序，重點是預測模型和風險分析程序。

內容提要

本書通過一系列有趣的實例，由淺入深地介紹了機器學習這一炙手可熱的新領域，并且詳細介紹了適合機器學習開發的Microsoft F#語言和函數式編程，引領讀者深入了解機器學習的基本概念、核心思想和常用算法。書中的例子既通俗易懂，同時又十分實用，可以作為許多開發問題的起點。通過對本書的閱讀，讀者無須接觸枯燥的數學知識，便可快速上手，為日后的開發工作打下堅實的基礎。本書適合對機器學習感興趣的.NET開發人員閱讀，也適合其他讀者作為機器學習的入門參考書。

前言

你可能對編寫C#應用程序很熟悉，開發的很有可能是業務線應用程序。以前你可能遇到過F#，也可能沒有。而且，你很有可能對機器學習感到好奇。這一主題每天都見諸報端，因為它和軟件工程有著很緊密的聯系，但是使用的是不熟悉、看似有些抽象的數學概念。簡而言之，機器學習看上去是有趣的主題、值得學習的實用技能，但是從哪里入手難以說清。

本書的意圖是作為開發人員的機器學習入門書。我的主要目標是使熟悉代碼編寫的讀者（而不是數學家）容易理解書中的主題。對數學的喜愛當然沒有壞處，但是本書通過實用的示例學習核心概念，說明其中的工作原理。

什么是機器學習？機器學習是一種編程藝術，所編寫的計算機程序隨著可用數據越來越多而更好地執行任務，無須開發人員更改代碼。

上述定義相當寬泛，反映了機器學習廣泛適用于各個領域這一事實。但是，該定義中的一些具體特征值得更詳細說明。機器學習是關于程序編寫的學科，這些代碼運行于生產環境并執行某項任務，這使它不同于統計學。機器學習是一個跨學科的領域，這個主題既和傾向于數學的研究人員相關，也和軟件工程師相關。

定義中另一個有趣的部分是數據。機器學習是關于利用可用數據解決實際問題的學科。使用數據是機器學習的關鍵部分，理解數據、研究如何從中提取有用信息，往往比使用的特定算法更重要。因此，我們將從數據開始了解機器學習。每章都從一個真實的數據集和所要解決的特定問題開始，數據中包含了現實世界中的所有不完善和意外。由此，我們將在這一背景下從頭開始構建問題解決方案，在需要的時候介紹思路。在此過程中，我們將創建一個基礎，幫助你理解不同思路的組合使用，使你在以后需要的時候更有效率地使用庫或者框架。

我們的探索從熟悉的C#和Visual Studio開始，但是在取得進展之后將介紹F#，這是一種特別適合于機器學習問題的.NET語言。正如機器學習，函數式編程一開始令人生畏。然而，一旦掌握了訣竅，F#就會變得很簡單且極具效率。如果你完全是F#的初學者，本書將告訴你該語言所需了解的一切，你將在現實、有趣的問題中學習如何高效地使用該語言。

學習過程中，我們將探索各種各樣的問題，幫助你理解機器學習能使應用程序變得更好的領域，有些方法可能出人意料。我們將探索圖像識別、垃圾郵件過濾器和自我學習游戲以及其他一些問題。而且，在我們共同的旅途上，你將發現機器學習并沒有那么復雜，相當簡單的模型就能產生令人驚訝的出色結果。最后，你將會發現，機器學習非常有趣！好了，不多啰唆了，讓我們一起對付第一個機器學習問題吧！

參與方式

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即日起至2016年8月8日 24:00

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好書就在這里等那幾位對機器學習感興趣的幸運讀者啦

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總結

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