Monetizing Machine Learning 免积分下载

最新推荐文章于 2022-12-17 14:15:35 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能/机器学习 Machine Learning Apress

图书说明：

利用您的Python机器学习思路，创建任何具有Internet连接的人都可以访问的无服务器Web应用程序。本书涵盖了一些最流行的无服务器云提供商 - 亚马逊，微软，谷歌和PythonAnywhere。

您将以越来越复杂的顺序处理一系列常见的Python数据科学问题。本书中介绍的实际项目简单明了，可以用作模板来启动许多其他类型的项目。您将学习围绕数字或分类预测创建Web应用程序，理解文本分析，创建强大的交互式演示文稿，提供受限制的数据访问，以及利用Web插件接受信用卡付款和捐赠。您将立即将您的项目交到世界各地。

每章都遵循三个步骤：正确建模，设计和开发本地Web应用程序，以及部署到流行且可靠的无服务器云提供商。您可以轻松跳转或跳过本书中的特定主题。您还可以访问Jupyter笔记本和代码存储库，以获取本书中涵盖的完整版本的代码。

你将学到什么

  • 使用简单的技术扩展您的机器学习模型，以创建引人注目的交互式Web仪表板
  • 利用Flask Web框架快速构建Python模型和想法
  • 创建由回归系数，逻辑回归，梯度增强机器，贝叶斯分类等提供支持的动态内容
  • 通过将已保存的模型导出到Web应用程序中来利用TensorFlow的强大功能
  • 创建丰富的Web仪表板，使用JavaScript和Ajax处理复杂的实时用户输入，以生成交互式和定制的内容
  • 使用付费专区创建仪表板以提供基于订阅的访问
  • 访问API数据，例如Google Maps，OpenWeather等。
  • 应用不同的方法来理解文本数据并返回定制的智能
  • 构建一个直观且有用的推荐网站，为用户增加价值并吸引他们不断回头
  • 利用Google Analytics的免费增值服务并分析结果
  • 使用顶级无服务器云提供商将您的想法一直带到客户的板块

本书适用于谁

那些具有Python编程经验，代码编辑和工作顺序访问解释器的人。本书面向的企业家希望在不破坏银行的情况下将他们的想法发布到网上，没有IT人员的小公司，想要接触和培训的学生，以及所有数据科学专业人员准备将事情提升到一个新的水平。

下载地址：Monetizing Machine Learning

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Machine Learning（机器学习）第一篇
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11-17 503
我们预测西瓜是否是好瓜的过程中，很明显对于训练集中的西瓜，我们事先已经知道了该瓜是否是好瓜，学习器通过学习这些好瓜或差瓜的特征，从而总结出规律，即训练集中的西瓜我们都做了标记，称为标记信息。特殊地当划分的k个子集的每个子集中只有一个样本时，称为“留一法”，显然，留一法的评估结果比较准确，但对计算机的消耗也是巨大的。机器学习正是这样的一门学科，人的“经验”对应计算机中的“数据”，让计算机来学习这些经验数据，生成一个算法模型，在面对新的情况中，计算机便能作出有效的判断，这便是机器学习。
Monetizing Machine Learning
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Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python ML Ideas into Web Applications on the Serverless Cloud By 作者: Manuel Amunategui – Mehdi Roopaei ISBN-10 书号: 1484238729 ISBN-13 书号: 9781484238721 Edition 版本: 1st ed. 出版日期: 2018-09-13 pages 页数: 510 Take your Python machine learning ideas and create serverless web applications accessible by anyone with an Internet connection. Some of the most popular serverless cloud providers are covered in this book―Amazon, Microsoft, Google, and PythonAnywhere. You will work through a series of common Python data science problems in an increasing order of complexity. The practical projects presented in this book are simple, clear, and can be used as templates to jump-start many other types of projects. You will learn to create a web application around numerical or categorical predictions, understand the analysis of text, create powerful and interactive presentations, serve restricted access to data, and leverage web plugins to accept credit card payments and donations. You will get your projects into the hands of the world in no time. Each chapter follows three steps: modeling the right way, designing and developing a local web application, and deploying onto a popular and reliable serverless cloud provider. You can easily jump to or skip particular topics in the book. You also will have access to Jupyter notebooks and code repositories for complete versions of the code covered in the book. What You’ll Learn Extend your machine learning models using simple techniques to create compelling and interactive web dashboards Leverage the Flask web framework for rapid prototyping of your Python models and ideas Create dynamic content powered by regression coefficients, logistic regressions, gradient boosting machines, Bayesian classifications, and more Harness the power of TensorFlow by exporting saved models into web applications Create rich web dashboards to handle complex real-time user input with JavaScript and Ajax to yield interactive
Monetizing Machine Learning Amunategui 2018
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Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python ML Ideas into Web Applications on the Serverless Cloud Amunategui 2018
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machine learning 最经典的教材，卡内基梅隆教材，数学原理娓娓道来，是励志学习machine learning人士必读之书。
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