機器學習Web應用 [Machine Learning for the Web] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Andrea，Isoni，愛索尼剋 著

圖書標籤:

• 機器學習
• Web開發
• Python
• Flask
• JavaScript
• 模型部署
• Scikit-learn
• TensorFlow
• 數據科學
• Web應用

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115458520

版次：1

商品編碼：12128835

品牌：異步圖書

包裝：平裝

外文名稱：Machine Learning for the Web

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

産品特色

編輯推薦

　　Python是一門通用型編程語言，也是一門相對容易學習的語言。因此，數據科學傢在為中小規模的數據集製作原型、實現可視化和分析數據時，經常選擇使用Python。

　　本書填補瞭機器學習和Web開發之間的鴻溝。本書重點講解在Web應用中實現預測分析功能的難點，重點介紹Python語言及相關框架、工具和庫，展示瞭如何搭建機器學習係統。你將從本書學到機器學習的核心概念，學習如何將數據部署到用Django框架開發的Web應用；還將學到如何挖掘Web、文檔和服務器端數據以及如何搭建推薦引擎。

　　隨後，你將進一步探索功能強大的Django框架，學習搭建一個簡單、具備現代感的影評情感分析應用，它可是用機器學習算法驅動的！

　　本書是寫給正努力成為數據科學傢的讀者以及新晉的數據科學傢的。讀者應該具備一些機器學習經驗。如果你對開發智能（具備預測功能的）Web應用感興趣，或正在從事相關開發工作，本書非常適閤你。掌握一定的Django知識，學習本書將會更加輕鬆。我們還希望讀者具備一定的Python編程背景和紮實的統計學知識。

　　通過閱讀本書，你將能夠：

　　●熟悉機器學習基本概念和機器學習社區使用的一些術語。

　　●用多種工具和技術從網站挖掘數據。

　　●掌握Django框架的核心概念。

　　●瞭解zui常用的聚類和分類技術，並用Python實現它們。

　　●掌握用Django搭建Web應用所需的所有必備知識。

　　●用Python語言的Django庫成功搭建和部署電影推薦係統。

內容簡介

　　機器學習可用來處理由用戶産生的、數量不斷增長的Web數據。

　　本書講解如何用Python語言、Django框架開發一款Web商業應用，以及如何用一些現成的庫和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）處理和分析應用所生成或使用的數據。本書不僅涉及機器學習的核心概念，還介紹瞭如何將數據部署到用Django框架開發的Web應用，包括Web、文檔和服務器端數據的挖掘和推薦引擎的搭建方法。

　　本書適閤有誌於成為或剛剛成為數據科學傢的讀者學習，也適閤對機器學習、Web數據挖掘等技術實踐感興趣的讀者參考閱讀。

作者簡介

　　Andrea Isoni博士是一名數據科學傢、物理學傢，他在軟件開發領域有著豐富的經驗，在機器學習算法和技術方麵，擁有廣博的知識。此外，他還有多種語言的使用經驗，如Python、C/C++、Java、JavaScript、C#、SQL、HTML。他還用過Hadoop框架。

　　譯者簡介

　　杜春曉，英語語言文學學士，軟件工程碩士。其他譯著有《Python數據挖掘入門與實踐》《Python數據分析實戰》和《電子達人——我的第1本Raspberry Pi入門手冊》等。新浪微博：@宜_生。

目錄

第1章　Python機器學習實踐入門 1

1.1　機器學習常用概念 1

1.2　數據的準備、處理和可視化

—NumPy、pandas和matplotlib教程 6

1.2.1　NumPy的用法 6

1.2.2　理解pandas模塊 23

1.2.3　matplotlib教程 32

1.3　本書使用的科學計算庫 35

1.4　機器學習的應用場景 36

1.5　小結 36

第2章　無監督機器學習 37

2.1　聚類算法 37

2.1.1　分布方法 38

2.1.2　質心點方法 40

2.1.3　密度方法 41

2.1.4　層次方法 44

2.2　降維 52

2.3　奇異值分解（SVD） 57

2.4　小結 58

第3章　有監督機器學習 59

3.1　模型錯誤評估 59

3.2　廣義綫性模型 60

3.2.1　廣義綫性模型的概率

解釋 63

3.2.2　k近鄰 63

3.3　樸素貝葉斯 64

3.3.1　多項式樸素貝葉斯 65

3.3.2　高斯樸素貝葉斯 66

3.4　決策樹 67

3.5　支持嚮量機 70

3.6　有監督學習方法的對比 75

3.6.1　迴歸問題 75

3.6.2　分類問題 80

3.7　隱馬爾可夫模型 84

3.8　小結 93

第4章　Web挖掘技術 94

4.1　Web結構挖掘 95

4.1.1　Web爬蟲 95

4.1.2　索引器 95

4.1.3　排序—PageRank

算法 96

4.2　Web內容挖掘 97

句法解析 97

4.3　自然語言處理 98

4.4　信息的後處理 108

4.4.1　潛在狄利剋雷分配 108

4.4.2　觀點挖掘（情感

分析） 113

4.5　小結 117

第5章　推薦係統 118

5.1　效用矩陣 118

5.2　相似度度量方法 120

5.3　協同過濾方法 120

5.3.1　基於記憶的協同

過濾 121

5.3.2　基於模型的協同

過濾 126

5.4　CBF方法 130

5.4.1　商品特徵平均得分

方法 131

5.4.2　正則化綫性迴歸

方法 132

5.5　用關聯規則學習，構建推薦

係統 133

5.6　對數似然比推薦方法 135

5.7　混閤推薦係統 137

5.8　推薦係統評估 139

5.8.1　均方根誤差（RMSE）

評估 140

5.8.2　分類效果的度量方法 143

5.9　小結 144

第6章　開始Django之旅 145

6.1　HTTP—GET和POST方法的

基礎 145

6.1.1　Django的安裝和

服務器的搭建 146

6.1.2　配置 147

6.2　編寫應用—Django

最重要的功能 150

6.2.1　model 150

6.2.2　HTML網頁背後的

URL和view 151

6.2.3　URL聲明和view 154

6.3　管理後颱 157

6.3.1　shell接口 158

6.3.2　命令 159

6.3.3　RESTful應用編程

接口（API） 160

6.4　小結 162

第7章　電影推薦係統Web應用 163

7.1　讓應用跑起來 163

7.2　model 165

7.3　命令 166

7.4　實現用戶的注冊、登錄和

登齣功能 172

7.5　信息檢索係統（電影查詢） 175

7.6　打分係統 178

7.7　推薦係統 180

7.8　管理界麵和API 182

7.9　小結 184

第8章　影評情感分析應用 185

8.1　影評情感分析應用用法

簡介 185

8.2　搜索引擎的選取和應用的

代碼 187

8.3　Scrapy的配置和情感分析

應用代碼 189

8.3.1　Scrapy的設置 190

8.3.2　Scraper 190

8.3.3　Pipeline 193

8.3.4　爬蟲 194

8.4　Django model 196

8.5　整閤Django和Scrapy 197

8.5.1　命令（情感分析模型和

刪除查詢結果） 198

8.5.2　情感分析模型加載器 198

8.5.3　刪除已執行過的查詢 201

8.5.4　影評情感分析器—

Django view和HTML

代碼 202

8.6　PageRank：Django view和

算法實現 206

8.7　管理後颱和API 210

8.8　小結 212

《代碼的靈魂：JavaScript 深度解析與現代 Web 開發實踐》 內容簡介： 在瞬息萬變的數字時代，Web 應用已不再是簡單的信息展示頁麵，而是承載著復雜交互、強大功能乃至人工智能服務的核心平颱。然而，支撐這一切的基石，仍然是那門在瀏覽器中誕生、並在服務器端日益重要的語言——JavaScript。 本書並非一本簡單的 JavaScript 入門指南，也不是一本堆砌語法特性的速成手冊。它是一次深入JavaScript語言核心的探索之旅，旨在揭示代碼背後的“靈魂”，理解其運行機製，並在此基礎上，構建齣更健壯、更高效、更具可維護性的現代 Web 應用。我們相信，真正的 Web 開發能力，源於對底層原理的透徹掌握，而非僅僅停留在錶麵的API調用。 第一部分：JavaScript 語言的本質——深入理解核心概念 我們將從 JavaScript 最基礎、也最容易被忽視的幾個核心概念入手，深入剖析其運作方式。 變量、作用域與閉包的藝術： 我們將超越 `var`, `let`, `const` 的簡單用法，探討它們在作用域鏈、提升（hoisting）以及塊級作用域等方麵的深層含義。理解閉包不僅是掌握函數式編程的關鍵，更是實現數據私有化、模塊化以及事件處理等高級模式的基礎。我們將通過精心設計的案例，展示閉包的強大力量，以及如何避免常見的內存泄漏問題。 原型鏈與繼承的演進： JavaScript 的原型繼承模型是其獨特之處，也是許多開發者感到睏惑的地方。本書將係統地梳理原型鏈的形成機製，從對象創建、構造函數、`__proto__` 到 `Object.create()`，層層遞進，直到理解 ES6 Classes 的語法糖背後所隱藏的原型邏輯。我們將重點講解如何利用原型實現高效的代碼復用，以及在麵嚮對象設計中，如何巧妙運用原型鏈構建復雜的繼承體係。 事件循環與異步編程的真相： 瀏覽器和 Node.js 的異步執行模型是構建響應式 Web 應用的生命綫。我們將撥開迷霧，深入事件循環（Event Loop）、宏任務（Macrotasks）和微任務（Microtasks）的原理，理解迴調函數、Promise、Async/Await 如何協同工作，以及它們在處理 I/O 操作、定時器等場景下的效率差異。通過深入解析，你將能更準確地預測代碼執行順序，寫齣真正高效的異步代碼，避免“迴調地獄”和性能瓶頸。 類型係統與數據校驗的智慧： JavaScript 是一門動態弱類型語言，這在帶來靈活性的同時，也可能隱藏潛在的錯誤。我們將詳細討論 JavaScript 的基本數據類型、引用數據類型，以及它們之間的轉換規則。更重要的是，我們將探討如何通過 TypeScript 這樣的靜態類型語言，以及運行時數據校驗庫，在開發階段就捕獲潛在的類型錯誤，顯著提高代碼的健壯性和可維護性。 內存管理與垃圾迴收機製： 瞭解 JavaScript 的內存分配與迴收機製，是優化應用性能、防止內存泄漏的關鍵。我們將探討棧（Stack）和堆（Heap）的區彆，以及對象在內存中的生命周期。通過實際案例，我們將演示如何識彆和修復內存泄漏，並為構建更輕量、更高效的 Web 應用提供實踐指導。 第二部分：現代 Web 開發的基石——構建高效、可維護的應用 在掌握瞭 JavaScript 的核心內功後，我們將目光轉嚮如何將這些知識應用於實際的 Web 開發中，構建齣更現代、更具競爭力的應用。 模塊化與工程化： 隨著項目規模的增長，模塊化開發成為必不可少。本書將深入介紹 CommonJS, ES Modules 等主流模塊化規範，以及 Webpack, Rollup 等現代打包工具的配置與原理。我們將探討如何組織項目結構，實現代碼的按需加載，以及構建高效的開發和生産環境。 性能優化與瀏覽器渲染原理： 任何一款優秀的 Web 應用都離不開對性能的極緻追求。我們將剖析瀏覽器渲染頁麵的關鍵步驟，從 HTML 解析、CSS 解析、DOM 構建、渲染樹生成，到布局計算、繪製和閤成。在此基礎上，我們將係統地講解各種性能優化策略，包括但不限於：資源壓縮與閤並、代碼拆分、懶加載、關鍵 CSS、圖片優化、HTTP/2 的應用，以及如何利用瀏覽器開發者工具進行性能瓶頸分析。 響應式設計與跨平颱兼容性： 在多設備、多屏幕的時代，構建能夠適應不同分辨率和交互方式的響應式 Web 應用至關重要。我們將探討 CSS 媒體查詢、Flexbox、Grid 布局等現代 CSS 技術，以及如何通過 JavaScript 動態調整布局和交互。同時，我們也會關注跨瀏覽器兼容性問題，以及如何編寫能夠優雅降級的代碼。 構建工具與自動化測試： 現代 Web 開發離不開強大的構建工具鏈。我們將深入講解 Babel 的用法，如何將最新的 JavaScript 語法轉換為兼容性更好的代碼。同時，我們將強調自動化測試的重要性，介紹單元測試（Jest, Mocha）、集成測試（Cypress）等測試框架，並指導讀者如何編寫可測試的代碼，構建穩定可靠的應用。 API 設計與數據交互的最佳實踐： Web 應用的核心在於數據的獲取與展示。我們將探討 RESTful API 的設計原則，以及 GraphQL 的優勢。在前端，我們將詳細講解如何利用 `fetch` API 或 Axios 等庫進行高效、安全的數據請求，以及如何處理異步數據流、錯誤異常，並進行數據緩存。 第三部分：前沿探索與未來展望——擁抱 Web 的無限可能 在紮實掌握瞭 JavaScript 的基礎和現代開發實踐後，本書還將帶領讀者一起展望 Web 開發的未來，探索一些前沿的技術和趨勢。 WebAssembly 的機遇與挑戰： WebAssembly (Wasm) 作為一種新的瀏覽器運行時，為 Web 帶來瞭接近原生性能的能力。我們將介紹 Wasm 的基本概念，它如何與 JavaScript 協同工作，以及其在遊戲開發、高性能計算、跨平颱庫移植等領域的應用潛力。 PWA 與離綫應用： 漸進式 Web 應用（PWA）正在改變我們使用 Web 應用的方式。我們將深入探討 PWA 的核心技術，如 Service Workers、Web App Manifests，以及如何構建具有離綫訪問、消息推送、添加到主屏幕等功能的 PWA 應用，提供媲美原生應用的體驗。 Serverless 與 Node.js 的新玩法： Serverless 架構正在重塑後端開發模式，而 Node.js 作為 JavaScript 的強大運行環境，在 Serverless 生態中扮演著重要角色。我們將探討如何利用 Node.js 構建 Serverless 應用，以及其在微服務、API 網關等場景下的優勢。 誰應該閱讀這本書？ 本書適閤已經掌握瞭 JavaScript 基礎語法，但希望深入理解其工作原理、提升代碼質量、構建更復雜、更健壯 Web 應用的開發者。無論你是前端工程師、全棧工程師，還是對 Web 技術充滿好奇的開發者，都能從中受益。我們希望通過這本書，激發你對 JavaScript 更深層次的思考，讓你在 Web 開發的道路上走得更遠、更穩健。 我們不僅僅是在教授技術，更是在傳遞一種對代碼的理解和對 Web 的熱愛。 準備好，一起深入代碼的靈魂，解鎖現代 Web 開發的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書，徹底刷新瞭我對機器學習在Web開發中應用的認知。我之前一直以為，機器學習更多的是一種“後颱”的工作，與前端用戶界麵似乎沒有什麼直接的聯係。然而，《機器學習Web應用》這本書，用生動而具體的例子，嚮我展示瞭機器學習是如何深度融入Web應用的方方麵麵，從而創造齣前所未有的用戶體驗。我最喜歡的部分是關於“智能搜索”的章節，它不僅僅是講解瞭如何用TF-IDF或者Word2Vec來構建搜索索引，更重要的是，它演示瞭如何將用戶搜索行為的細微之處（比如搜索詞的聯想、曆史搜索記錄）與機器學習模型結閤，從而提供更加精準、個性化的搜索結果。這讓我深刻地體會到，機器學習不再是獨立於Web應用之外的“插件”，而是可以成為Web應用的核心驅動力。書中關於“用戶畫像構建”的講解，也讓我茅塞頓開。通過分析用戶的瀏覽習慣、購買記錄、社交互動等數據，我們可以構建齣精細的用戶畫像，並利用這些畫像來實現更加精準的廣告投放、內容推薦，甚至個性化的産品設計。這種“以用戶為中心”的設計理念，在書中得到瞭淋灕盡緻的體現。總的來說，這本書讓我看到瞭機器學習在Web開發領域的無限可能性，它鼓勵我去思考如何利用這些技術來解決實際問題，創造更多的價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對機器學習的熱情，很大程度上是被各種“炫酷”的應用所點燃，比如人臉識彆、自然語言處理等等。但是，當我試圖將這些技術應用到自己的Web項目中時，卻屢屢碰壁。很多教程都隻關注模型的性能，而忽略瞭模型在實際Web環境中的部署和集成所麵臨的挑戰。這本《機器學習Web應用》恰恰彌補瞭這一塊的空白。它並沒有迴避實際問題，反而直麵瞭部署、擴展性、安全性等一係列在Web應用開發中至關重要的問題。書中對“如何構建一個可擴展的機器學習服務”的闡述，讓我深刻理解瞭微服務架構在機器學習場景下的應用，以及如何利用Docker、Kubernetes等技術來保證服務的穩定性和可靠性。更重要的是，它讓我認識到，一個成功的機器學習Web應用，不僅僅在於模型的精度，更在於它能否平滑地融入用戶體驗，並且易於維護和更新。例如，書中關於“模型的可解釋性”的講解，雖然聽起來有些偏理論，但它對於構建用戶信任、以及在齣現問題時進行調試，都起到瞭關鍵作用。我之前總是擔心模型“黑箱”的問題，但這本書提供瞭一些實用的方法來緩解這一擔憂。總而言之，這本書讓我從一個“模型愛好者”變成瞭一個“應用實乾傢”，它教會瞭我如何將理論轉化為生産力，如何構建真正有價值的機器學習Web應用。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器學習Web應用》簡直是為我量身打造的！我一直在思考，如何讓我的Web項目不再是簡單的信息展示，而是能夠“智能”地響應用戶的需求，甚至能夠預測用戶的下一步行動。一直以來，我對機器學習的理解都比較片麵，總覺得它是一個獨立於Web開發之外的領域，需要高深的數學功底和漫長的學習周期。但這本書徹底改變瞭我的看法。它巧妙地將機器學習的核心概念與Web開發的實際需求相結閤，提供瞭一套非常實用的解決方案。書中對“如何將訓練好的模型部署到Web服務器上”這一關鍵環節的講解，讓我受益匪淺。以往我隻是知道訓練模型，卻不知道如何讓它在生産環境中穩定運行，為成韆上萬的用戶提供服務。這本書詳細地介紹瞭API設計、模型版本控製、性能優化等一係列重要問題，而且不僅僅是理論闡述，還輔以大量的實際案例和代碼片段，讓我能夠一步步地跟隨，最終實現自己的目標。我尤其欣賞書中關於“實時推薦係統”的章節，它不僅僅講解瞭算法，更重要的是，它教會瞭我如何將用戶實時的互動數據轉化為有效的推薦信號，並快速地更新推薦結果，這種即時反饋的機製，對於提升用戶粘性有著至關重要的作用。閱讀這本書，我感覺自己不再是那個孤立的Web開發者，而是掌握瞭一把通往更智能、更具互動性的Web世界的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習充滿瞭好奇，但總覺得它離我這個Web開發者有點遠。《機器學習Web應用》這本書，就像一座橋梁，將我與機器學習的世界緊密地連接起來。它沒有賣弄那些晦澀難懂的術語，而是用一種非常易於理解的方式，講解瞭如何將機器學習的思想和技術應用到Web開發中。最讓我驚喜的是，書中並沒有僅僅停留在“教你如何用某個庫”的層麵，而是深入地探討瞭“為什麼”以及“如何”將機器學習真正地賦能給Web應用。例如，在談到“用戶流失預測”時，它不僅僅是展示瞭一個預測模型的準確率，更重要的是，它指導我思考如何將預測結果轉化為可行的挽留策略，比如為可能流失的用戶提供特彆的優惠，或者主動聯係他們瞭解情況。這種“從數據到行動”的思路，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本指導我如何解決實際問題的“實操手冊”。書中關於“AB測試與機器學習結閤”的章節，也讓我大開眼界。它展示瞭如何利用機器學習來優化AB測試的實驗設計，以及如何從測試結果中挖掘齣更深層次的用戶洞察。這種數據驅動的決策方式，對於任何一個追求卓越的Web開發者來說，都至關重要。總而言之，這本書讓我看到瞭機器學習在Web開發中的巨大潛力，它鼓勵我去探索、去實踐，去構建更智能、更有效的Web應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真是愛不釋手！老實說，起初拿到《機器學習Web應用》這本書，我並沒有抱太大期望。畢竟市麵上關於機器學習的書籍已經如過江之鯽，我擔心這本書會和其他書一樣，隻停留在理論層麵，或者講解一些過於基礎、對我來說已經瞭如指掌的概念。然而，事實證明我錯瞭，而且錯得離譜。這本書的切入點非常獨特，它不僅僅是教你如何構建機器學習模型，更是將目光聚焦在如何將這些強大的模型無縫集成到實際的Web應用程序中。我印象最深刻的是，書中並沒有像某些教材那樣，上來就拋齣一大堆復雜的數學公式和算法推導，而是以一種循序漸進、非常接地氣的方式，從Web開發者的視角齣發，講解機器學習的應用。它讓我明白瞭，機器學習並非遙不可及的象牙塔，而是可以實實在在地為Web應用賦能，提升用戶體驗，甚至創造全新的商業模式。比如，書中關於用戶行為預測的章節，它並沒有僅僅停留在模型的構建，而是詳細地講解瞭如何將預測結果反饋到前端，動態地調整頁麵布局，或者為用戶推薦個性化的內容，這種“前後端聯動”的思路，讓我茅塞頓開。而且，書中提到的各種工具和框架，比如Flask、Django與TensorFlow、PyTorch的結閤，講解得非常清晰，甚至附帶瞭代碼示例，這對於我這樣喜歡動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我迫不及待地想嘗試書中介紹的一些小項目，我相信它們能夠極大地提升我的Web開發技能，並且讓我對機器學習的應用有一個更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

很好很實惠，深度學習的聖經。

評分☆☆☆☆☆

很快就收到瞭，快遞給力啊，這本書內容還是很詳實的，需要一點一點的啃瞭，質量還是可以的，值得推薦

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯，挺好挺好挺好，不錯不錯不錯，挺好挺好挺好，不錯不錯不錯。

評分☆☆☆☆☆

比較前沿的一本書，網上看純英文的版本太纍瞭。一邊看中文，一邊查閱網上的就好多。很好！

評分☆☆☆☆☆

深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

評分☆☆☆☆☆

和其他書不一樣，這本書有講數學的部分。這個很好，其他原理講的也比較細，適閤好好讀。

評分☆☆☆☆☆

AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國ya馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推jian！

評分☆☆☆☆☆

本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。

評分☆☆☆☆☆

Python進階類的書籍，Python用處太大瞭，連我這搞C++的都來湊熱鬧瞭。所用的幾個庫雖然都是cpp寫的，但都給python留瞭接口，所以，我覺得還是有必要深入學一下python的。