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Web机器学习 Cover

Web机器学习

Chinese Edition

Publisher:Packt Publishing Limited
By:  and    
Paid access
|Sep 2024
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Description

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 Description

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。

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。

Table of Contents

  1. Python机器学习实践入门
  2. 无监督机器学习
  3. 有监督机器学习
  4. Web挖掘技术
  5. 推荐系统
  6. 开始Django之旅
  7. 电影推荐系统Web应用
  8. 影评情感分析应用
https://github.com/packtpublishing/machine-learning-for-the-web
PDF ISBN: 978-1-83620-360-5
Publisher: Packt Publishing Limited
Copyright owner: © 2024 Packt Publishing Limited
Publication date: 2024
Language: English
Pages: 234
Related subjects:
Computer sciences,
Databases and data mining
BISAC subjects:
COM018000,
COM051360,
COM021030
Thema subjects:
UNC,
GPH,
UMX

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