Question

第1章通过一个非常简单的例子介绍机器学习的基本概念。尽管很简单，但也可能会有过拟合的风险，这对我们提出了挑战。

第2章讲解了使用真实数据解决分类问题的方法，在这里我们对计算机进行训练，使它能够区分不同类型的花朵。

第3章讲解了词袋方法的威力，我们可以在没有真正理解帖子内容的情况下，用它来寻找相似的帖子。

第4章让我们超越将每个帖子分配给单个簇的方式。由于真实的文本可以处理多个主题，我们可以看到如何把帖子分配到几个主题上。

第5章讲解了如何用逻辑回归判定用户的答案是好还是坏。在这个情景的背后，我们将学会用偏差-方差的折中调试机器学习模型。

第6章介绍了朴素贝叶斯的工作原理，以及如何用它对推文进行分类，来判断推文中的情感是正面的还是负面的。

第7章讨论了一个处理数据的经典课题，但它在今天仍然有意义。我们用它构建了一个推荐系统，这个系统根据用户所输入的喜欢和不喜欢的信息，为用户推荐新的商品。

第8章同时使用多种方法改进推荐效果。我们还可以看到如何只根据购物信息构建推荐系统，而不需要用户的评分数据（用户并不总会提供这一信息）。

第9章举例说明，如果有人把我们收集而成的庞大音乐库弄乱了，那么为歌曲建立次序的唯一希望就是让机器来对歌曲分类。你会发现，有时信任别人的专长比我们自己构建特征更好。

第10章讲解了如何在处理图像这个特定情景下应用分类方法。这个领域又叫做模式识别。

第11章告诉我们还有其他什么方法可以帮我们精简数据，使机器学习算法能够处理它们。

第12章讲解了不断膨胀的数据规模，以及这为何会为数据分析造成难题。在本章中，我们利用多核或计算集群，探索了一些更大规模数据的处理方法。另外，我们还介绍了云计算（将亚马逊的Web服务当做云计算提供商）。

附录A罗列了一系列机器学习的优质资源。