機器學習可用來處理由用戶產生的、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，還介紹了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。
本書填補了機器學習和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，展示了如何搭建機器學習系統。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。
Andrea Isoni博士是一名數據科學家、物理學家，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面，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。
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 廣義線性模型 60
3.2.1 廣義線性模型的概率
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 支持向量機 70
3.6 有監督學習方法的對比 75
3.6.1 回歸問題 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 信息的后處理 108
4.4.1 潛在狄利克雷分配 108
4.4.2 觀點挖掘（情感
分析） 113
4.5 小結 117
第5章 推薦系統 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 基于記憶的協同
過濾 121
5.3.2 基于模型的協同
過濾 126
5.4 CBF方法 130
5.4.1 商品特征平均得分
方法 131
5.4.2 正則化線性回歸
方法 132
5.5 用關聯規則學習，構建推薦
系統 133
5.6 對數似然比推薦方法 135
5.7 混合推薦系統 137
5.8 推薦系統評估 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網頁背后的
URL和view 151
6.2.3 URL聲明和view 154
6.3 管理后臺 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 電影推薦系統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
登出功能 172
7.5 信息檢索系統（電影查詢） 175
7.6 打分系統 178
7.7 推薦系統 180
7.8 管理界面和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 整合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 管理后臺和API 210
8.8 小結 212
新書資訊