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 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 1.2.1NumPy的用法 6 1.2.2理解pandas模块 23 1.2.3matplotlib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 3.2.2k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 4.1Web结构挖掘 95 4.1.1Web爬虫 95 4.1.2索引器 95 4.1.3排序—PageRank 算法 96 4.2Web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 5.4CBF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 6.1HTTP—GET和POST方法的 基础 145 6.1.1Django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 6.2.1model 150 6.2.2HTML网页背后的 URL和view 151 6.2.3URL声明和view 154 6.3管理后台 157 6.3.1shell接口 158 6.3.2命令 159 6.3.3RESTful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 7.2model 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 8.3Scrapy的配置和情感分析 应用代码 189 8.3.1Scrapy的设置 190 8.3.2Scraper 190 8.3.3Pipeline 193 8.3.4爬虫 194 8.4Django 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 8.6PageRank：Django view和 算法实现 206 8.7管理后台和API 210 8.8小结 212 |
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