前言

第1章 可能近似正确的软件

正确地编写软件

编写正确的软件

本书计划

第2章快速介绍机器学习

什么是机器学习

有监督学习

无监督学习

强化学习

机器学习能完成什么

本书中使用的数学符号

结论

第3章K最近邻算法

如何确定是否想购买一栋房子

房子的价格究竟几何

愉悦回归

什么是邻域

K最近邻算法简介

K先生最近的邻居

距离

维度灾难

如何选择K

给西雅图的房子估价

结论

第4章朴素贝叶斯分类

通过贝叶斯定理来发现欺诈订单

条件概率

概率符号

反向条件概率（又名贝叶斯定理）

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯推理之朴素

伪计数

垃圾邮件过滤器

标记化和上下文

结论

第5章决策树和随机森林

蘑菇的细微差别

使用民间定理实现蘑菇分类

找到最佳切换点

修剪树

结论

第6章 隐马尔可夫模型

使用状态机来跟踪用户行为

输出/观测隐含状态

使用马尔可夫假设化简

隐马尔可夫模型

评估：前向-后向算法

通过维特比算法解码

学习问题

词性标注与布朗语库

结论

第7章支持向量机

客户满意度作为语言的函数

SVM背后的理论

情绪分析器

聚合情绪

将情绪映射到底线

结论

第8章神经网络

什么是神经网络

神经网络史

布尔逻辑

感知器

如何构建前馈神经网络

构建神经网络

使用神经网络来对语言分类

结论

第9章聚类

无任何偏差的研究数据

用户群组

测试群集映射

K均值聚类

最大期望（EM）聚类

不可能性定理

案例：音乐归类

结论

第10章模型改进与数据提取

辩论俱乐部

选择更好的数据

最小冗余最大相关性的特征选择

特征变换与矩阵分解

结论

第11章将这些方法融合在一起：结论

机器学习算法回顾

如何使用这些信息来解决问题

下一步做什么