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机器学习(f��n)��x��?��Python机器学习(f��n)创意快速�{变�ؓ(f��)云端Web应用�E�序 PDF 下蝲

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资料��介：(x��)

本书�늛�Kubernetes架构、部�|�Ӏ�核心资源类型、系�l�扩�~�容、存储卷、网�l�插件与�|�络本书由浅入深��C��l�了一�p�d��常见�?/span>Python数据�U�学问题。书中介�l�的实践��目��单明了，可作为模板快速启动其他类似项目。通过本书�Q�你��学�?f��n)如何构��Z��?/span>Web应用�E�序以进行数值或分类预测�Q�如何理解文本分析，如何创徏强大的交互界面，如何�Ҏ(gu��)��据访问进行安全控�Ӟ��以及如何利用Web插�g实现信用卡付?g��u)Ƒ֒�捐赠�?/span>

每章都遵循三个步骤：(x��)以正��的方式建模�Q�设计和开发本�?/span>Web应用�E�序�Q�部�|�到��行且可靠的无服务器计算云��^収ͼ�亚马逊、微软、谷歌和PythonAnywhere�Q�上。本书各章之间是独立的，你可以根据需求蟩转至特定主题�?/span>

资料目录�Q?br /> 前言
�W?章　无服务器计算介绍1
1.1　一个简单的本地Flask应用�E�序1
1.2　在微软Azure上��用无服务器计��?
1.2.1　操作步骤5
1.2.2　�l�论和附加信�?2
1.3　在谷歌云上��用无服务器计��?2
1.3.1　操作步骤13
1.3.2　�l�论和附加信�?8
1.4　在Amazon AWS上��用无服务器计��?9
1.4.1　操作步骤19
1.4.2　�l�论和附加信�?4
1.5　在PythonAnywhere上托��应用程�?4
1.5.1　操作步骤25
1.5.2　�l�论和附加信�?6
1.6　本章��结26
�W?章　在Azure上进行共享单车回归模型智能预��?7
2.1　�׃�n单�R�U�赁需求回归系数分�?8
2.2　探烦�׃�n单�R原始数据�?8
2.2.1　下蝲UCI机器学习(f��n)库数据集29
2.2.2　Jupyter Notebook配置使用29
2.2.3　数据集探�?1
2.2.4　预测�l�果变量分析33
2.2.5　量化特征与租赁统�?4
2.2.6　分类特征研究35
2.3　数据建模准备工作36
2.3.1　回归建模37
2.3.2　��单线性回�?7
2.3.3　��单线性回归模�?7
2.4　特征工程试验39
2.4.1　多项式徏�?9
2.4.2　创徏分类数据虚拟特征40
2.4.3　非线性模型试�?1
2.4.4　使用旉��序列复杂特征42
2.5　��U�模�?4
2.5.1　��单模型中的回归系数提�?4
2.5.2　R-Squared44
2.5.3　��Z��回归�p�L��的新数据预测46
2.6　�׃�n单�R�U�赁需求交互式Web应用设计48
2.6.1　代码可读性与扩展性摘�?8
2.6.2　构徏本地Flask应用49
2.6.3　下蝲�q�行GitHub�׃�n单�R代码50
2.6.4　Web应用�E�序调试实践51
2.7　在微软Azure上运行W(xu��)eb应用�E�序54
2.7.1　使用Git托管��目代码54
2.7.2　微��YAzure命��o(h��)行接口工具��?6
2.7.3　资源清理59
2.7.4　故障排查60
2.7.5　步骤回顾62
2.8　Web应用�E�序脚本及技术分�?2
2.8.1　main.py文�g分析63
2.8.2　/static/文�g夹分�?4
2.8.3　/templates/index.html文�g及脚本分�?4
2.9　本章��结66
2.10　附加资源66
�W?章　在GCP上基于逻辑回归实现实时��67
3.1　规划Web应用68
3.2　数据处理68
3.2.1　处理分类型数�?1
3.2.2　从分�c�d��数据创徏虚拟特征75
3.3　建模75
3.3.1　训练和测试数据集拆分76
3.3.2　逻辑回归77
3.3.3　预测�q�存�?8
3.4　准备上云78
3.4.1　函数startup()79
3.4.2　函数submit_new_profile()79
3.4.3　使用HTML表单实现交互79
3.4.4　创徏动态图�?0
3.4.5　下蝲Titanic代码81
3.5　部��v到谷歌云�?2
3.5.1　Google App Engine82
3.5.2　在Google App Engine上进行部�|?3
3.5.3　问题排查86
3.5.4　收尾工作87
3.6　代码回顾87
3.6.1　main.py87
3.6.2　app.yaml88
3.6.3　appengine_config.py文�g与lib文�g�?9
3.6.4　requirements.txt89
3.7　步骤回顾90
3.8　本章��结90
�W?章　在AWS上��用Gradient Boosting Machine�q�行预训�l?1
4.1　Web应用�E�序规划92
4.2　探烦葡萄酒品质数据集92
4.3　处理不��^衡的�c�d��95
4.4　使用Gradient Boosting Classifier97
4.4.1　评估模型98
4.4.2　持久化模�?01
4.4.3　新数据预��?01
4.5　设计Web应用�E�序以交互评估葡萄酒品质103
4.6　Ajax—服务器端动态Web渲染104
4.7　在虚拟环境中工作�Q�一个方便实验、更加安全和�U�净的沙��?04
4.8　AWS Elastic Beanstalk105
4.8.1　为Elastic Beanstalk创徏一个访问�̎�?06
4.8.2　Elastic Beanstalk108
4.8.3　EB Command Line Interface108
4.8.4　修复WSGIApplication-Group110
4.8.5　创徏EB应用�E�序111
4.8.6　查看应用�E�序111
4.9　资源清理112
4.10　步骤回顾114
4.11　故障排查115
4.11.1　查看日志115
4.11.2　SSH��d��到实�?15
4.12　本章��结116
�W?章　案例研究1�Q�在Web和移动浏览器上预��股��市�?17
5.1　配对交易�{�略118
5.2　下蝲和准备数�?19
5.2.1　准备数据120
5.2.2　股票代码透视121
5.3　��h��市场数据扩展121
5.4　�l�制价差122
5.5　交易理念123
5.5.1　��L��案例123
5.5.2　提供交易��124
5.6　计算交易股数125
5.7　设计一个移动友好的Web应用�E�序提供交易��127
5.8　�q�行本地Flask应用�E�序128
5.9　表单验证130
5.10　在PythonAnywhere上运行应用程�?30
5.11　修复WSGI文�g133
5.11.1　源代�?33
5.11.2　WSGI配置133
5.11.3　重新加蝲�|�站134
5.12　PythonAnywhere故障排查135
5.13　本章��结136
�W?章　��Z��Azure和Google地图的犯�|�行为预��?37
6.1　Web应用�E�序规划138
6.2　探烦旧金��q��|�热图数据集138
6.2.1　数据清洗139
6.2.2　数据重分�?40
6.2.3　周数据探�?42
6.3　数据特征工程142
6.3.1　创徏�q�度月䆾汇��L��据特�?43
6.3.2　创徏时段数据特征144
6.3.3　时段特征数据集探�?45
6.4　地理数据可视�?46
6.4.1　地理坐标位置�l�制146
6.4.2　地理坐标�q�似值区块创�?47
6.5　��Z��历史数据的犯�|�预��?49
6.6　Google地图152
6.7　热力囑ֱ�153
6.8　犯罪数据在Google地图上的应用154
6.9　犯罪预测数据自定义提�?55
6.10　设计Web应用�E�序156
6.10.1　��d��Goo

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