机器学习项目开发实战如果你手里拿着这本书，我就可以认定你是对机器学习感兴趣的.NET开发人员了。你可能对编写C#应用程序很熟悉，开发的很有可能是业务线应用程序。以前你可能遇到过F#，也可能没有。而且，你很有可能对机器学习感到好奇。这一主题每天都见诸报端，因为它和软件工程有着很紧密的联系，但是使用的是不熟悉、看似有些抽象的数学概念。简而言之，机器学习看上去是有趣的主题、值得学习的实用技能，但是从哪里入手难以说清。
本书的意图是作为开发人员的机器学习入门书。我的主要目标是使熟悉代码编写的读者（而不是数学家）容易理解书中的主题。对数学的喜爱当然没有坏处，但是本书通过实用的示例学习核心概念，说明其中的工作原理。
什么是机器学习？机器学习是一种编程艺术，所编写的计算机程序随着可用数据越来越多而更好地执行任务，无须开发人员更改代码。
上述定义相当宽泛，反映了机器学习广泛适用于各个领域这一事实。但是，该定义中的一些具体特征值得更详细说明。机器学习是关于程序编写的学科，这些代码运行于生产环境并执行某项任务，这使它不同于统计学。机器学习是一个跨学科的领域，这个主题既和倾向于数学的研究人员相关，也和软件工程师相关。
定义中另一个有趣的部分是数据。机器学习是关于利用可用数据解决实际问题的学科。使用数据是机器学习的关键部分，理解数据、研究如何从中提取有用信息，往往比使用的特定算法更重要。因此，我们将从数据开始了解机器学习。每章都从一个真实的数据集和所要解决的特定问题开始，数据中包含了现实世界中的所有不完善和意外。由此，我们将在这一背景下从头开始构建问题解决方案，在需要的时候介绍思路。在此过程中，我们将创建一个基础，帮助你理解不同思路的组合使用，使你在以后需要的时候更有效率地使用库或者框架。
我们的探索从熟悉的C#和Visual Studio开始，但是在取得进展之后将介绍F#，这是一种特别适合于机器学习问题的.NET语言。正如机器学习，函数式编程一开始令人生畏。然而，一旦掌握了诀窍，F#就会变得很简单且极具效率。如果你完全是F#的初学者，本书将告诉你该语言所需了解的一切，你将在现实、有趣的问题中学习如何高效地使用该语言。
学习过程中，我们将探索各种各样的问题，帮助你理解机器学习能使应用程序变得更好的领域，有些方法可能出人意料。我们将探索图像识别、垃圾邮件过滤器和自我学习游戏以及其他一些问题。而且，在我们共同的旅途上，你将发现机器学习并没有那么复杂，相当简单的模型就能产生令人惊讶的出色结果。最后，你将会发现，机器学习非常有趣！好了，不多啰唆了，让我们一起对付第一个机器学习问题吧！
第1章 256级灰度 1.1 什么是机器学习1.2 经典的机器学习问题：图像分类1.3 我们的第一个模型（C#版本）1.4 那么，如何知道程序有效？1.5 介绍用于机器学习的F1.6 改进我们的模型1.7 我们学到了什么1.8 更进一步
第1章 256级灰度 2.1 挑战：构建一个垃圾邮件检测引擎2.2 根据一个单词决定2.3 组合多个单词2.4 实现分类器2.5 训练第一个分类器2.6 改进分类器2.7 理解分类错误[2.8 我们学到了什么？(https://yq.aliyun.com/articles/98829)
第2章 垃圾邮件还是非垃圾邮件？ 第3章 类型提供程序的快乐第4章 自行车与人第5章 你不是独一无二的雪花第6章 树与森林第7章 一个奇怪的游戏第8章 重回数字第9章 结语第2章 垃圾邮件还是非垃圾邮件？ 第3章 类型提供程序的快乐第4章 自行车与人第5章 你不是独一无二的雪花第6章 树与森林第7章 一个奇怪的游戏第8章 重回数字第9章 结语
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