Web机器学习: Chinese Edition

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· Packt Publishing Ltd
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全面Python机器学习的图书; 学会在Web下构建机器学习系统的权威指南。Key Features
  • 重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点,介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示如何搭建机器学习系统
  • 不仅涉及机器学习的核心概念,还介绍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
Book DescriptionPython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。What you will learn
  • 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。
  • 了解最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。
Who this book is for

Python爱好者、机器学习领域的专业人士,想要学习构建机器学习系统的读者。

ກ່ຽວກັບຜູ້ຂຽນ

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。

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