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发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难，重介绍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。
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第1章 Python机器学习实践入门
1.1 机器学习常用概念
机器学习示例
1.2 数据的准备、处理和可视化——NumPy、pandas和matplotlib教程
1.2.1 NumPy的用法
1.2.2 理解pandas模块
1.2.3 matplotlib教程
1.3 本书使用的科学计算库
1.4 机器学习的应用场景
1.5 小结
第2章 无监督机器学习
2.1 聚类算法
2.1.1 分布方法
2.1.2 质心点方法
2.1.3 密度方法
2.1.4 层次方法
2.2 降维
主成分分析（PCA）
2.3 奇异值分解（SVD）
2.4 小结
第3章 有监督机器学习
3.1 模型错误评估
3.2 广义线性模型
3.2.1 广义线性模型的概率解释
3.2.2 k近邻
3.3 朴素贝叶斯
3.3.1 多项式朴素贝叶斯
3.3.2 高斯朴素贝叶斯
3.4 决策树
3.5 支持向量机
内核技巧
3.6 有监督学习方法的对比
3.6.1 回归问题
3.6.2 分类问题
3.7 隐马尔可夫模型
HMM算法的Python实现
3.8 小结
第4章 Web挖掘技术
4.1 Web结构挖掘
4.1.1 Web爬虫
4.1.2 索引器
4.1.3 排序——PageRank算法
4.2 Web内容挖掘
句法解析
4.3 自然语言处理
4.3.1 信息检索模型
4.4 信息的后处理
4.4.1 潜在狄利克雷分配
4.4.2 观点挖掘（情感分析）
4.5 小结
第5章 推荐系统
5.1 效用矩阵
5.2 相似度度量方法
5.3 协同过滤方法
5.3.1 基于记忆的协同过滤
5.3.2 基于模型的协同过滤
5.4 CBF方法
5.4.1 商品特征平均得分方法
5.4.2 正则化线性回归方法
5.5 用关联规则学习，构建推荐系统
5.6 对数似然比推荐方法
5.7 混合推荐系统
5.8 推荐系统评估
5.8.1 均方根误差（RMSE）评估
5.8.2 分类效果的度量方法
5.9 小结
第6章 开始Django之旅
6.1 HTTP——GET和POST方法的基础
6.1.1 Django的安装和服务器的搭建
6.1.2 配置
6.2 编写应用——Django最重要的功能
6.2.1 model
6.2.2 HTML网页背后的URL和view
6.2.3 URL声明和view
6.3 管理后台
6.3.1 shell接口
6.3.2 命令
6.3.3 RESTful应用编程接口（API）
6.4 小结
第7章 电影推荐系统Web应用
7.1 让应用跑起来
7.2 model
7.3 命令
7.4 实现用户的注册、登录和登出功能
7.5 信息检索系统（电影查询）
7.6 打分系统
7.7 推荐系统
7.8 管理界面和API
7.9 小结
第8章 影评情感分析应用
8.1 影评情感分析应用用法简介
8.2 搜索引擎的选取和应用的代码
8.3 Scrapy的配置和情感分析应用代码
8.3.1 Scrapy的设置
8.3.2 Scraper
8.3.3 Pipeline
8.3.4 爬虫
8.4 Django model
8.5 整合Django和Scrapy
8.5.1 命令（情感分析模型和删除查询结果）
8.5.2 情感分析模型加载器
8.5.3 删除已执行过的查询
8.5.4 影评情感分析器——Django view和HTML代码
8.6 PageRank：Django view和算法实现
8.7 管理后台和API
8.8 小结
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