机器学习Web应用 [Machine Learning for the Web] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Andrea，Isoni，爱索尼克 著

图书标签:

• 机器学习
• Web开发
• Python
• Flask
• JavaScript
• 模型部署
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 数据科学
• Web应用

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115458520

版次：1

商品编码：12128835

品牌：异步图书

包装：平装

外文名称：Machine Learning for the Web

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

产品特色

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。

目录

第1章　Python机器学习实践入门 1

1.1　机器学习常用概念 1

1.2　数据的准备、处理和可视化

—NumPy、pandas和matplotlib教程 6

1.2.1　NumPy的用法 6

1.2.2　理解pandas模块 23

1.2.3　matplotlib教程 32

1.3　本书使用的科学计算库 35

1.4　机器学习的应用场景 36

1.5　小结 36

第2章　无监督机器学习 37

2.1　聚类算法 37

2.1.1　分布方法 38

2.1.2　质心点方法 40

2.1.3　密度方法 41

2.1.4　层次方法 44

2.2　降维 52

2.3　奇异值分解（SVD） 57

2.4　小结 58

第3章　有监督机器学习 59

3.1　模型错误评估 59

3.2　广义线性模型 60

3.2.1　广义线性模型的概率

解释 63

3.2.2　k近邻 63

3.3　朴素贝叶斯 64

3.3.1　多项式朴素贝叶斯 65

3.3.2　高斯朴素贝叶斯 66

3.4　决策树 67

3.5　支持向量机 70

3.6　有监督学习方法的对比 75

3.6.1　回归问题 75

3.6.2　分类问题 80

3.7　隐马尔可夫模型 84

3.8　小结 93

第4章　Web挖掘技术 94

4.1　Web结构挖掘 95

4.1.1　Web爬虫 95

4.1.2　索引器 95

4.1.3　排序—PageRank

算法 96

4.2　Web内容挖掘 97

句法解析 97

4.3　自然语言处理 98

4.4　信息的后处理 108

4.4.1　潜在狄利克雷分配 108

4.4.2　观点挖掘（情感

分析） 113

4.5　小结 117

第5章　推荐系统 118

5.1　效用矩阵 118

5.2　相似度度量方法 120

5.3　协同过滤方法 120

5.3.1　基于记忆的协同

过滤 121

5.3.2　基于模型的协同

过滤 126

5.4　CBF方法 130

5.4.1　商品特征平均得分

方法 131

5.4.2　正则化线性回归

方法 132

5.5　用关联规则学习，构建推荐

系统 133

5.6　对数似然比推荐方法 135

5.7　混合推荐系统 137

5.8　推荐系统评估 139

5.8.1　均方根误差（RMSE）

评估 140

5.8.2　分类效果的度量方法 143

5.9　小结 144

第6章　开始Django之旅 145

6.1　HTTP—GET和POST方法的

基础 145

6.1.1　Django的安装和

服务器的搭建 146

6.1.2　配置 147

6.2　编写应用—Django

最重要的功能 150

6.2.1　model 150

6.2.2　HTML网页背后的

URL和view 151

6.2.3　URL声明和view 154

6.3　管理后台 157

6.3.1　shell接口 158

6.3.2　命令 159

6.3.3　RESTful应用编程

接口（API） 160

6.4　小结 162

第7章　电影推荐系统Web应用 163

7.1　让应用跑起来 163

7.2　model 165

7.3　命令 166

7.4　实现用户的注册、登录和

登出功能 172

7.5　信息检索系统（电影查询） 175

7.6　打分系统 178

7.7　推荐系统 180

7.8　管理界面和API 182

7.9　小结 184

第8章　影评情感分析应用 185

8.1　影评情感分析应用用法

简介 185

8.2　搜索引擎的选取和应用的

代码 187

8.3　Scrapy的配置和情感分析

应用代码 189

8.3.1　Scrapy的设置 190

8.3.2　Scraper 190

8.3.3　Pipeline 193

8.3.4　爬虫 194

8.4　Django model 196

8.5　整合Django和Scrapy 197

8.5.1　命令（情感分析模型和

删除查询结果） 198

8.5.2　情感分析模型加载器 198

8.5.3　删除已执行过的查询 201

8.5.4　影评情感分析器—

Django view和HTML

代码 202

8.6　PageRank：Django view和

算法实现 206

8.7　管理后台和API 210

8.8　小结 212

《代码的灵魂：JavaScript 深度解析与现代 Web 开发实践》 内容简介： 在瞬息万变的数字时代，Web 应用已不再是简单的信息展示页面，而是承载着复杂交互、强大功能乃至人工智能服务的核心平台。然而，支撑这一切的基石，仍然是那门在浏览器中诞生、并在服务器端日益重要的语言——JavaScript。 本书并非一本简单的 JavaScript 入门指南，也不是一本堆砌语法特性的速成手册。它是一次深入JavaScript语言核心的探索之旅，旨在揭示代码背后的“灵魂”，理解其运行机制，并在此基础上，构建出更健壮、更高效、更具可维护性的现代 Web 应用。我们相信，真正的 Web 开发能力，源于对底层原理的透彻掌握，而非仅仅停留在表面的API调用。 第一部分：JavaScript 语言的本质——深入理解核心概念 我们将从 JavaScript 最基础、也最容易被忽视的几个核心概念入手，深入剖析其运作方式。 变量、作用域与闭包的艺术： 我们将超越 `var`, `let`, `const` 的简单用法，探讨它们在作用域链、提升（hoisting）以及块级作用域等方面的深层含义。理解闭包不仅是掌握函数式编程的关键，更是实现数据私有化、模块化以及事件处理等高级模式的基础。我们将通过精心设计的案例，展示闭包的强大力量，以及如何避免常见的内存泄漏问题。 原型链与继承的演进： JavaScript 的原型继承模型是其独特之处，也是许多开发者感到困惑的地方。本书将系统地梳理原型链的形成机制，从对象创建、构造函数、`__proto__` 到 `Object.create()`，层层递进，直到理解 ES6 Classes 的语法糖背后所隐藏的原型逻辑。我们将重点讲解如何利用原型实现高效的代码复用，以及在面向对象设计中，如何巧妙运用原型链构建复杂的继承体系。 事件循环与异步编程的真相： 浏览器和 Node.js 的异步执行模型是构建响应式 Web 应用的生命线。我们将拨开迷雾，深入事件循环（Event Loop）、宏任务（Macrotasks）和微任务（Microtasks）的原理，理解回调函数、Promise、Async/Await 如何协同工作，以及它们在处理 I/O 操作、定时器等场景下的效率差异。通过深入解析，你将能更准确地预测代码执行顺序，写出真正高效的异步代码，避免“回调地狱”和性能瓶颈。 类型系统与数据校验的智慧： JavaScript 是一门动态弱类型语言，这在带来灵活性的同时，也可能隐藏潜在的错误。我们将详细讨论 JavaScript 的基本数据类型、引用数据类型，以及它们之间的转换规则。更重要的是，我们将探讨如何通过 TypeScript 这样的静态类型语言，以及运行时数据校验库，在开发阶段就捕获潜在的类型错误，显著提高代码的健壮性和可维护性。 内存管理与垃圾回收机制： 了解 JavaScript 的内存分配与回收机制，是优化应用性能、防止内存泄漏的关键。我们将探讨栈（Stack）和堆（Heap）的区别，以及对象在内存中的生命周期。通过实际案例，我们将演示如何识别和修复内存泄漏，并为构建更轻量、更高效的 Web 应用提供实践指导。 第二部分：现代 Web 开发的基石——构建高效、可维护的应用 在掌握了 JavaScript 的核心内功后，我们将目光转向如何将这些知识应用于实际的 Web 开发中，构建出更现代、更具竞争力的应用。 模块化与工程化： 随着项目规模的增长，模块化开发成为必不可少。本书将深入介绍 CommonJS, ES Modules 等主流模块化规范，以及 Webpack, Rollup 等现代打包工具的配置与原理。我们将探讨如何组织项目结构，实现代码的按需加载，以及构建高效的开发和生产环境。 性能优化与浏览器渲染原理： 任何一款优秀的 Web 应用都离不开对性能的极致追求。我们将剖析浏览器渲染页面的关键步骤，从 HTML 解析、CSS 解析、DOM 构建、渲染树生成，到布局计算、绘制和合成。在此基础上，我们将系统地讲解各种性能优化策略，包括但不限于：资源压缩与合并、代码拆分、懒加载、关键 CSS、图片优化、HTTP/2 的应用，以及如何利用浏览器开发者工具进行性能瓶颈分析。 响应式设计与跨平台兼容性： 在多设备、多屏幕的时代，构建能够适应不同分辨率和交互方式的响应式 Web 应用至关重要。我们将探讨 CSS 媒体查询、Flexbox、Grid 布局等现代 CSS 技术，以及如何通过 JavaScript 动态调整布局和交互。同时，我们也会关注跨浏览器兼容性问题，以及如何编写能够优雅降级的代码。 构建工具与自动化测试： 现代 Web 开发离不开强大的构建工具链。我们将深入讲解 Babel 的用法，如何将最新的 JavaScript 语法转换为兼容性更好的代码。同时，我们将强调自动化测试的重要性，介绍单元测试（Jest, Mocha）、集成测试（Cypress）等测试框架，并指导读者如何编写可测试的代码，构建稳定可靠的应用。 API 设计与数据交互的最佳实践： Web 应用的核心在于数据的获取与展示。我们将探讨 RESTful API 的设计原则，以及 GraphQL 的优势。在前端，我们将详细讲解如何利用 `fetch` API 或 Axios 等库进行高效、安全的数据请求，以及如何处理异步数据流、错误异常，并进行数据缓存。 第三部分：前沿探索与未来展望——拥抱 Web 的无限可能 在扎实掌握了 JavaScript 的基础和现代开发实践后，本书还将带领读者一起展望 Web 开发的未来，探索一些前沿的技术和趋势。 WebAssembly 的机遇与挑战： WebAssembly (Wasm) 作为一种新的浏览器运行时，为 Web 带来了接近原生性能的能力。我们将介绍 Wasm 的基本概念，它如何与 JavaScript 协同工作，以及其在游戏开发、高性能计算、跨平台库移植等领域的应用潜力。 PWA 与离线应用： 渐进式 Web 应用（PWA）正在改变我们使用 Web 应用的方式。我们将深入探讨 PWA 的核心技术，如 Service Workers、Web App Manifests，以及如何构建具有离线访问、消息推送、添加到主屏幕等功能的 PWA 应用，提供媲美原生应用的体验。 Serverless 与 Node.js 的新玩法： Serverless 架构正在重塑后端开发模式，而 Node.js 作为 JavaScript 的强大运行环境，在 Serverless 生态中扮演着重要角色。我们将探讨如何利用 Node.js 构建 Serverless 应用，以及其在微服务、API 网关等场景下的优势。 谁应该阅读这本书？ 本书适合已经掌握了 JavaScript 基础语法，但希望深入理解其工作原理、提升代码质量、构建更复杂、更健壮 Web 应用的开发者。无论你是前端工程师、全栈工程师，还是对 Web 技术充满好奇的开发者，都能从中受益。我们希望通过这本书，激发你对 JavaScript 更深层次的思考，让你在 Web 开发的道路上走得更远、更稳健。 我们不仅仅是在教授技术，更是在传递一种对代码的理解和对 Web 的热爱。 准备好，一起深入代码的灵魂，解锁现代 Web 开发的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对机器学习的热情，很大程度上是被各种“炫酷”的应用所点燃，比如人脸识别、自然语言处理等等。但是，当我试图将这些技术应用到自己的Web项目中时，却屡屡碰壁。很多教程都只关注模型的性能，而忽略了模型在实际Web环境中的部署和集成所面临的挑战。这本《机器学习Web应用》恰恰弥补了这一块的空白。它并没有回避实际问题，反而直面了部署、扩展性、安全性等一系列在Web应用开发中至关重要的问题。书中对“如何构建一个可扩展的机器学习服务”的阐述，让我深刻理解了微服务架构在机器学习场景下的应用，以及如何利用Docker、Kubernetes等技术来保证服务的稳定性和可靠性。更重要的是，它让我认识到，一个成功的机器学习Web应用，不仅仅在于模型的精度，更在于它能否平滑地融入用户体验，并且易于维护和更新。例如，书中关于“模型的可解释性”的讲解，虽然听起来有些偏理论，但它对于构建用户信任、以及在出现问题时进行调试，都起到了关键作用。我之前总是担心模型“黑箱”的问题，但这本书提供了一些实用的方法来缓解这一担忧。总而言之，这本书让我从一个“模型爱好者”变成了一个“应用实干家”，它教会了我如何将理论转化为生产力，如何构建真正有价值的机器学习Web应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习充满了好奇，但总觉得它离我这个Web开发者有点远。《机器学习Web应用》这本书，就像一座桥梁，将我与机器学习的世界紧密地连接起来。它没有卖弄那些晦涩难懂的术语，而是用一种非常易于理解的方式，讲解了如何将机器学习的思想和技术应用到Web开发中。最让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在“教你如何用某个库”的层面，而是深入地探讨了“为什么”以及“如何”将机器学习真正地赋能给Web应用。例如，在谈到“用户流失预测”时，它不仅仅是展示了一个预测模型的准确率，更重要的是，它指导我思考如何将预测结果转化为可行的挽留策略，比如为可能流失的用户提供特别的优惠，或者主动联系他们了解情况。这种“从数据到行动”的思路，让我觉得这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本指导我如何解决实际问题的“实操手册”。书中关于“AB测试与机器学习结合”的章节，也让我大开眼界。它展示了如何利用机器学习来优化AB测试的实验设计，以及如何从测试结果中挖掘出更深层次的用户洞察。这种数据驱动的决策方式，对于任何一个追求卓越的Web开发者来说，都至关重要。总而言之，这本书让我看到了机器学习在Web开发中的巨大潜力，它鼓励我去探索、去实践，去构建更智能、更有效的Web应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书，彻底刷新了我对机器学习在Web开发中应用的认知。我之前一直以为，机器学习更多的是一种“后台”的工作，与前端用户界面似乎没有什么直接的联系。然而，《机器学习Web应用》这本书，用生动而具体的例子，向我展示了机器学习是如何深度融入Web应用的方方面面，从而创造出前所未有的用户体验。我最喜欢的部分是关于“智能搜索”的章节，它不仅仅是讲解了如何用TF-IDF或者Word2Vec来构建搜索索引，更重要的是，它演示了如何将用户搜索行为的细微之处（比如搜索词的联想、历史搜索记录）与机器学习模型结合，从而提供更加精准、个性化的搜索结果。这让我深刻地体会到，机器学习不再是独立于Web应用之外的“插件”，而是可以成为Web应用的核心驱动力。书中关于“用户画像构建”的讲解，也让我茅塞顿开。通过分析用户的浏览习惯、购买记录、社交互动等数据，我们可以构建出精细的用户画像，并利用这些画像来实现更加精准的广告投放、内容推荐，甚至个性化的产品设计。这种“以用户为中心”的设计理念，在书中得到了淋漓尽致的体现。总的来说，这本书让我看到了机器学习在Web开发领域的无限可能性，它鼓励我去思考如何利用这些技术来解决实际问题，创造更多的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器学习Web应用》简直是为我量身打造的！我一直在思考，如何让我的Web项目不再是简单的信息展示，而是能够“智能”地响应用户的需求，甚至能够预测用户的下一步行动。一直以来，我对机器学习的理解都比较片面，总觉得它是一个独立于Web开发之外的领域，需要高深的数学功底和漫长的学习周期。但这本书彻底改变了我的看法。它巧妙地将机器学习的核心概念与Web开发的实际需求相结合，提供了一套非常实用的解决方案。书中对“如何将训练好的模型部署到Web服务器上”这一关键环节的讲解，让我受益匪浅。以往我只是知道训练模型，却不知道如何让它在生产环境中稳定运行，为成千上万的用户提供服务。这本书详细地介绍了API设计、模型版本控制、性能优化等一系列重要问题，而且不仅仅是理论阐述，还辅以大量的实际案例和代码片段，让我能够一步步地跟随，最终实现自己的目标。我尤其欣赏书中关于“实时推荐系统”的章节，它不仅仅讲解了算法，更重要的是，它教会了我如何将用户实时的互动数据转化为有效的推荐信号，并快速地更新推荐结果，这种即时反馈的机制，对于提升用户粘性有着至关重要的作用。阅读这本书，我感觉自己不再是那个孤立的Web开发者，而是掌握了一把通往更智能、更具互动性的Web世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真是爱不释手！老实说，起初拿到《机器学习Web应用》这本书，我并没有抱太大期望。毕竟市面上关于机器学习的书籍已经如过江之鲫，我担心这本书会和其他书一样，只停留在理论层面，或者讲解一些过于基础、对我来说已经了如指掌的概念。然而，事实证明我错了，而且错得离谱。这本书的切入点非常独特，它不仅仅是教你如何构建机器学习模型，更是将目光聚焦在如何将这些强大的模型无缝集成到实际的Web应用程序中。我印象最深刻的是，书中并没有像某些教材那样，上来就抛出一大堆复杂的数学公式和算法推导，而是以一种循序渐进、非常接地气的方式，从Web开发者的视角出发，讲解机器学习的应用。它让我明白了，机器学习并非遥不可及的象牙塔，而是可以实实在在地为Web应用赋能，提升用户体验，甚至创造全新的商业模式。比如，书中关于用户行为预测的章节，它并没有仅仅停留在模型的构建，而是详细地讲解了如何将预测结果反馈到前端，动态地调整页面布局，或者为用户推荐个性化的内容，这种“前后端联动”的思路，让我茅塞顿开。而且，书中提到的各种工具和框架，比如Flask、Django与TensorFlow、PyTorch的结合，讲解得非常清晰，甚至附带了代码示例，这对于我这样喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。我迫不及待地想尝试书中介绍的一些小项目，我相信它们能够极大地提升我的Web开发技能，并且让我对机器学习的应用有一个更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

机器学习Web应用

评分☆☆☆☆☆

书的内容比较简介，适合了解人工智能的基本框架

评分☆☆☆☆☆

挺好，挺不错，京东的活动就是好?

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书应该是正版的，内容值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

主要讲算法的，有结合项目讲。稍微看了两眼，第一眼看下去不懂，第二眼看下去也是不懂?

评分☆☆☆☆☆

非常好的教科书

评分☆☆☆☆☆

深度学习/机器学习的经典教材，除了贵一点都很好。有彩图，但封面太花哨。趁活动期间赶快下手，学习一个。

评分☆☆☆☆☆

学无止境慢慢看吧?学无止境慢慢看吧?学无止境慢慢看吧?

评分☆☆☆☆☆

全新正版，印刷清晰还有彩图，阅读体验很好。