本書共分9章，主要內容有：章總結機器學習項目的推進流程。第2章介紹機器學習的主要功能和各種算法。第3章以垃圾郵件判別為例，介紹對學習完成後的預測模型進行離線評價的方法。第4章梳理在計算機系統裡集成機器學習功能的模式，同時介紹機器學習基礎的日誌設計。第5章介紹機器學習分類任務裡的正確答案數據的獲取方法。第6章介紹用於驗證實施方案是否真正有效的統計鑑定、因果推理，以及A/B試驗等方法。第3章是預測模型的離線驗證，本章則介紹實施過程中的實時驗證。第7章以電影推薦為例，學習推薦預測系統的開發實現案例。第8章闡述搜索式分析過程及分析報告，結合在章的機器學習流程中出現的“不執行機器學習的例子”，介紹如何整理實際分析結果的相關心得。第9章採用所謂UpliftModeling方法學習更有效的營銷方法
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