F# for Machine Learning Essentials

If you are a C# or an F# developer who now wants to explore the area of machine learning, then this book is for you. Familiarity with theoretical concepts and notation of mathematics and statistics would be an added advantage.

这是一本为C#或F#开发人员而编写的入门级机器学习书籍。该书内容涵盖了机器学习的基本概念，包括线性回归模型、分类技术、信息检索距离指标、推荐系统、情感分析和异常检测等，并通过使用F#实现的示例，帮助读者理解这些概念和算法。 书中首先介绍了机器学习的基本概念和解决问题的步骤，包括确定问题、选择最佳方法、应用/用户界面以及机器学习算法的组合。接着，书中详细介绍了线性回归的定义和目标，包括线性回归的基本概念、应用、工作原理、模型构建、模型评估等方面。此外，书中还深入探讨了多元线性回归的定义和模型，以及如何使用Math.NET和FsPlot实现线性回归算法。 书中还介绍了推荐系统的概念和类型，包括协同过滤算法和内容基于过滤算法，并解释了如何使用Math.NET实现推荐系统算法。此外，书中还详细介绍了信息检索中使用tf-idf的方法，以及如何使用Math.NET实现信息检索算法。 书中还深入探讨了异常检测的种类，包括基于统计的异常检测和基于机器学习的异常检测，并解释了如何使用Math.NET实现异常检测算法。此外，书中还详细介绍了距离基础算法理解，包括欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度等