Monetizing Machine Learning 免积分下载

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

更多免积分电子书，请访问：IE布克斯网