机器学习Web应用<strong>[MachineLearningfortheWeb]</strong> - 计算机

机器学习Web应用[MachineLearningfortheWeb]

12/18/2018 11:15:04 PM 人评论次

Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web开发之间的鸿沟。本书重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点，重点介绍Python语言

机器学习Web应用[MachineLearningfortheWeb]

编辑推荐

　　Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。

　　本书填补了机器学习和Web开发之间的鸿沟。本书重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点，重点介绍Python语言及相关框架、工具和库，展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念，学习如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用；还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。

　　随后，你将进一步探索功能强大的Django框架，学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用，它可是用机器学习算法驱动的！

　　本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对开发智能（具备预测功能的）Web应用感兴趣，或正在从事相关开发工作，本书非常适合你。掌握一定的Django知识，学习本书将会更加轻松。我们还希望读者具备一定的Python编程背景和扎实的统计学知识。

　　通过阅读本书，你将能够：

　　●熟悉机器学习基本概念和机器学习社区使用的一些术语。

　　●用多种工具和技术从网站挖掘数据。

　　●掌握Django框架的核心概念。

　　●了解zui常用的聚类和分类技术，并用Python实现它们。

　　●掌握用Django搭建Web应用所需的所有必备知识。

　　●用Python语言的Django库成功搭建和部署电影推荐系统。

内容简介

　　机器学习可用来处理由用户产生的、数量不断增长的Web数据。

　　本书讲解如何用Python语言、Django框架开发一款Web商业应用，以及如何用一些现成的库和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）处理和分析应用所生成或使用的数据。本书不仅涉及机器学习的核心概念，还介绍了如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用，包括Web、文档和服务器端数据的挖掘和推荐引擎的搭建方法。

　　本书适合有志于成为或刚刚成为数据科学家的读者学习，也适合对机器学习、Web数据挖掘等技术实践感兴趣的读者参考阅读。

作者简介

　　Andrea Isoni博士是一名数据科学家、物理学家，他在软件开发领域有着丰富的经验，在机器学习算法和技术方面，拥有广博的知识。此外，他还有多种语言的使用经验，如Python、C/C++、Java、JavaScript、C#、SQL、HTML。他还用过Hadoop框架。

　　译者简介

　　杜春晓，英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《Python数据挖掘入门与实践》《Python数据分析实战》和《电子达人——我的第1本Raspberry Pi入门手册》等。新浪微博：@宜_生。