随着互联网技术的飞速发展，逐渐步入了大数据时代，智能化的趋势越来越明显，各行各业几乎都喊出了智能化的口号，机器学习作为人工智能的一个重要研究方向，在一定程度上成为了IT人才的必要技能。本书以一个自研机器学习算法框架的构建为主线，首先介绍了机器学习的相关概念和背景，然后按照代数矩阵运算层、优化方法层、算法模型层和业务功能层的分层顺序对算法框架展开讲述，旨在通过理论和实践相结合的方式，帮助广大零算法基础的开发人员了解和掌握一定的算法能力，同时作为算法设计人员在工程实现上的参考范例。
本书实用性强，既面向零算法基础的开发人员，也面向具备一定算法能力，并且在工程实现上希望有所借鉴或参考学习的算法设计人员及机器学习算法爱好者。

前言
1篇 绪论
1章 背景 2
1.1 机器学习的概念 2
1.2 机器学习所解决的问题 3
1.2.1 有监督学习问题 3
1.2.2 无监督学习 4
1.3 如何选择机器学习算法 5
1.4 习题 5
2章 机器学习算法框架概要 7
2.1 算法框架的分层模型 7
2.2 分层模型中各层级的职责 8
2.3 开始搭建框架的准备工作 8
2.3.1 使用Java开发的准备工作 8
2.3.2 使用Python开发的准备工作 13
2篇 代数矩阵运算层
3章 矩阵运算库 20
3.1 矩阵运算库概述 20
3.2 矩阵基本运算的实现 20
3.2.1 矩阵的数据结构 20
3.2.2 矩阵的加法和减法 22
3.2.3 矩阵的乘法和点乘 24
3.2.4 矩阵的转置 26
3.3 矩阵的其他作 27
3.2.1 生成单位矩阵 27
3.3.2 矩阵的复制 28
3.3.3 矩阵的合并 29
3.4 习题 32
4章 矩阵相关函数的实现 33
4.1 常用函数 33
4.1.1 协方差函数 33
4.1.2 均值函数 34
4.1.3 归一化函数 36
4.1.4 大值函数 38
4.1.5 小值函数 40
4.2 行列式函数 41
4.3 矩阵求逆函数 43
4.4 矩阵特征值和特征向量函数 44
4.5 矩阵正交化函数 45
4.5.1 向量单位化 45
4.5.2 矩阵正交化 47
4.6 习题 49
3篇 优化方法层
5章 速下降优化器 52
5.1 速下降优化方法概述 52
5.1.1 模型参数优化的目标 52
5.1.2 速下降优化方法 53
5.2 速下降优化器的实现 54
5.2.1 参数优化器的接口设计 54
5.2.2 速下降优化器的具体实现 57
5.3 一个目标函数的优化例子 62
5.3.1 单元测试示例：偏导数的计算 62
5.3.2 单元测试示例：目标函数的参数优化 64
5.4 习题 66
6章 遗传算法优化器 67
6.1 遗传算法概述 67
6.1.1 遗传算法的目标 67
6.1.2 遗传算法的基本过程 68
6.2 遗传算法优化器的实现 71
6.2.1 遗传算法优化器主体流程的实现 71
6.2.2 遗传算法优化器各算子的实现 74
6.3 一个目标函数的优化例子 82
6.4 习题 85
4篇 算法模型层
7章 分类和回归模型 88
7.1 分类和回归模型概述 88
7.2 基础回归模型 89
7.2.1 线性回归模型 89
7.2.2 对数回归模型 92
7.2.3 指数回归模型 94
7.2.4 幂函数回归模型 97
7.2.5 多项式回归模型 100
7.3 分类回归分析的例子 102
7.3.1 示例：验证对数回归模型 102
7.3.2 示例：对比不同模型 104
7.4 习题 108
8章 多层神经网络模型 109
8.1 多层神经网络模型概述 109
8.1.1 网络模型的表达形式 109
8.1.2 前馈运算 111
8.1.3 反向传播 112
8.2 多层神经网络模型的实现 115
8.3 多层神经网络模型示例 122
8.4 习题 125
9章 聚类模型 126
9.1 K-means模型 126
9.1.1 K-means聚类模型概述 126
9.1.2 K-means模型的实现 128
9.1.3 示例：一个聚类的例子 131
9.2 GMM 134
9.2.1 从一维高斯函数到多维高斯函数 134
9.2.2 GMM概述 136
9.2.3 GMM的实现 139
9.2.4 示例：对比K-means模型 144
9.3 习题 147
10章 时间序列模型 148
10.1 指数平滑模型 148
10.1.1 移动平均模型 148
10.1.2 一次指数平滑模型 149
10.1.3 二次指数平滑模型 150
10.2 Holt-Winters模型 150
10.2.1 Holt-Winters模型概述 150
10.2.2 Holt-Winters模型的实现 151
10.2.3 示例：时间序列的预测 156
10.3 习题 160
11章 降维和特征提取 161
11.1 降维的目的 161
11.2 主成分分析模型 162
11.2.1 主成分分析方法概述 162
11.2.2 主成分分析模型的实现 165
11.2.3 示例：降维提取主要特征 167
11.3 自动编码机模型 170
11.3.1 非线性的主成分分析 170
11.3.2 自动编码机原理概述 171
11.3.3 自动编码机模型的实现 172
11.3.4 示例：对比主成分分析 173
11.4 习题 176
5篇 业务功能层
12章 时间序列异常检测 178
12.1 时间序列异常检测的应用场景 178
12.2 时间序列异常检测的基本原理 178
12.2.1 基于预测的时间序列异常检测 179
12.2.2 阈值的估计 179
12.3 时间序列异常检测功能服务的实现 180
12.4 应用实例：找出数据中的异常记录 182
12.5 习题 183
13章 离点检测 184
13.1 离点检测的应用场景 184
13.2 离点检测的基本原理 185
13.2.1 基于多维高斯函数检测离点 186
13.2.2 数据的有效降维 188
13.3 离点检测功能服务的实现 188
13.4 应用实例：找出数据中的异常记录 191
13.5 习题 193
14章 趋势线拟合 194
14.1 趋势线拟合的应用场景 194
14.2 趋势线拟合的基本原理 195
14.2.1 基于不同基础回归模型的拟合 196
14.2.2 选取合适的回归模型 196
14.3 趋势线拟合功能服务的实现 196
14.4 应用实例：对样本数据进行趋势线拟合 201
14.5 习题 203